1.Hive是由Facebook公司开发的一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，在某种程度上可以看作是用户编程接口，其本身并不存储和处理数据
2.Hive一般依赖于分布式文件系统HDFS，而传统数据库则依赖于本地文件系统，Hive和传统关系数据库都支持分区，传统关系数据库很难实现横向扩展，Hive具有很好的水平扩展性
3.Hive的用户接口模块包括：HWI（Hive Web Interface），JDBC/ODBC，Thrift Server
4.Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上，Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据，HiveQL语法与传统的SQL语法很相似
5.数据仓库的特性：面向主题的（Subject Oriented），集成的（Integrated），相对稳定的（Non-Volatile），反映历史变化
6.HDFS作为高可靠的底层存储，用来存储Hive的海量数据，MapReduce对这些海量数据进行批处理，实现Hive的高性能计算，当采用MapRedue作为Hive的执行引擎时，用HiveQL语句编写的处理逻辑，最终都要转化为MapReduce任务来运行，HBase与Hive的功能是互补的，它实现了Hive不能提供的功能
7.Hive的三个主要模块：用户接口模块，用户查询模块，元数据存储模块
8.采用MapReduce作为Hive的执行引擎时：当用户向Hive输入一段命令或查询（即HiveQL语句）时，Hive需要与Hadoop交互工作来完成该操作，命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行，执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务，有时也不需要启动MapReduce任务
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