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1.1 hive出现的原因
FaceBook网站每天产生海量的结构化日志数据，为了对这些数据进行管理，并且因为机器学习的需求，产生了hive这门技术，并继续发展成为一个成功的Apache项目(hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计)==》广泛应用原因：
- 传统数仓处理海量数据的计算处理性能不足，存储能力有限，无法处理不同类型数据
- mapreduce 编程的不便性
- HDFS的文件适合存储的是非结构化的或半结构化数据，缺少schema(字段名和数据类型等)
什么是hive
- 构建在Hadoop之上的数据仓库工具
- Hive定义了一种类SQL查询语言：HQL（类似SQL但不完全相同）
- 通常用于进行离线数据处理（采用MapReduce）
- 底层支持多种不同的执行引擎（Hive on MapReduce、Hive on Tez、Hive on Spark）
- 支持多种不同的压缩格式、存储格式以及自定义函数（压缩：GZIP、LZO、Snappy、BZIP2.. ； 存储：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet ； UDF：自定义函数）
- 本质：Hive的本质是将HQL转换成MapReduce任务，完成整个数据的分析查询，减少编写MapReduce的复杂度。
hive 的作用，为什么要使用Hive 优点
- hive 提供了一个类SQL的方式，可以让我们快速而简单的利用MapReduce计算引擎（模型，框架）
- 降低了用户学习和应用程序迁移到hadoop成本，把精力关注于查询本身。
- 统一的元数据管理（可与Presto/Impala/SparkSQL等共享数据）
- 具有超大数据集的计算/存储扩展能力（依赖MR计算，HDFS存储）
hive的缺点，不能使用场景
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如果是基于MapReduce 的计算模型，不适合流式数据即实时数据，因为存在延时，mapredue 任务启动到计算相对需要消耗较多的时间
，所以适合联机的分析处理，不适合联机事务处理，且在大规模的数据上占优势 -
基于hadoop以及HDFS设计上约束，不支持记录级别的更新，插入和删除操作，一般是通过查询生成新表，或导入到文件中
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Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化，Hive调优比较困难，粒度较粗
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迭代式算法无法表达
hive 工作的原理
- ExecuteQuery（执行查询操作）：命令行或Web UI之类的Hive接口将查询发送给Driver（任何数据驱动程序，如JDBC、ODBC等）执行；
- GetPlan（获取计划任务）：Driver借助编译器解析查询，检查语法和查询计划或查询需求；
- GetMetaData（获取元数据信息）：编译器将元数据请求发送到Metastore（任何数据库）；
- SendMetaData（发送元数据）：MetaStore将元数据作为对编译器的响应发送出去；
- SendPlan（发送计划任务）：编译器检查需求并将计划重新发送给Driver。到目前为止，查询的解析和编译已经完成；
- ExecutePlan（执行计划任务）：Driver将执行计划发送到执行引擎；
- FetchResult（拉取结果集）：执行引擎将从datanode上获取结果集；
- SendResults（发送结果集至driver）：执行引擎将这些结果值发送给Driver；
- SendResults （driver将result发送至interface）：Driver将结果发送到Hive接口（即UI）
驱动器(Driver)
- 解析器(SQLParser): 将HQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行 语法 分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
- 编译器(Compiler)： 对hql语句进行词法、语法、语义的编译(需要跟元数据关联)，编译完成后会生成一个执行计划。 hive上就是编译成mapreduce的job。
- 优化器(Optimizer)： 将执行计划进行优化，减少不必要的列、使用分区、使用索引等。优化job。
- 执行器(Executer): 将优化后的执行计划提交给hadoop的yarn上执行。提交job
参考资料
hive简介
Hive基本原理,整体介绍
hvie 的架构和原理