Hive是什么？
Hive就是在Hadoop上架了一层SQL接口，可以将SQL翻译成MapReduce去Hadoop上执行，这样就使得数据开发和分析人员很方便的使用SQL来完成海量数据的统计和分析，而不必使用编程语言开发MapReduce那么麻烦。
如图中所示，Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
由于Hadoop本身是一个批处理，高延迟的计算框架，Hive使用Hadoop作为执行引擎，自然也就有了批处理，高延迟的特点，在数据量很小的时候，Hive执行也需要消耗较长时间来完成，这时候，就显示不出它与Oracle，Mysql等传统数据库的优势。
此外，Hive对事物的支持不够好，原因是HDFS本身就设计为一次写入，多次读取的分布式存储系统，因此，不能使用Hive来完成诸如DELETE、UPDATE等在线事务处理的需求。
因此，Hive擅长的是非实时的、离线的、对响应及时性要求不高的海量数据批量计算，即席查询，统计分析。
Hive的数据单元
- Databases：数据库。概念等同于关系型数据库的Schema，不多解释；
- Tables：表。概念等同于关系型数据库的表，不多解释；
- Partitions：分区。概念类似于关系型数据库的表分区，没有那么多分区类型，只支持固定分区，将同一组数据存放至一个固定的分区中。
- Buckets (or Clusters):分桶。同一个分区内的数据还可以细分，将相同的KEY再划分至一个桶中，这个有点类似于HASH分区，只不过这里是HASH分桶，也有点类似子分区吧。
6.2 从本地文件系统或者HDFS的一个目录中加载
如果数据在本地，或者HDFS的某一个目录下，需要加载到目标中或分区中，那么使用LOAD DATA命令即可加载数据：
- 加载本地文件
LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/home/lxw1234/t_lxw1234/’
INTO TABLE t_lxw1234 PARTITION (day = ‘2015-06-15’);
- 加载HDFS文件
LOAD DATA INPATH ‘/user/lxw1234/t_lxw1234/’
INTO TABLE t_lxw1234 PARTITION (day = ‘2015-06-15’);
6.3 从一个子查询中加载数据
这个比较简单，就是将一个查询结果插入到目标表或分区中：
INSERT overwrite TABLE t_lxw1234 PARTITION (day = ‘2015-06-15’)
SELECT day,url from source_table;