在hadoop生態圈中屬於資料倉儲的角色。他能夠管理hadoop中的資料，同時可以查詢hadoop中的資料。
本質上講，hive是乙個sql解析引擎。hive可以把sql查詢轉換為mapreduce中的job來執行。
hive有一套對映工具，可以把sql轉換為mapreduce中的job，可以把sql中的表、字段轉換為hdfs中的檔案(夾)以及檔案中的列。
這套對映工具稱之為metastore，一般存放在derby、mysql中。
hive在hdfs中的預設位置是/user/hive/warehouse，是由配置檔案hive-conf.xml中屬性hive.metastore.warehouse.dir決定的。
hive 0.10.0為了執行效率考慮，簡單的查詢，就是只是select，不帶count,sum,group by這樣的，都不走map/reduce，直接讀取hdfs檔案進行filter過濾。
這樣做的好處就是不新開mr任務，執行效率要提高不少，但是不好的地方就是使用者介面不友好，有時候資料量大還是要等很長時間，但是又沒有任何返回。
1、本地模式下，hive可以簡單的讀取目錄路徑下的資料，然後輸出格式化後的資料到控制台，比如有本地員工employee，當執行 select * from employee 時，直接將檔案中資料格式化輸出。
2、查詢語句中的過濾條件只是分割槽欄位的情況下不會進行mapreduce。
設定：在hive-site.xml裡面有個配置引數叫
hive.fetch.task.conversion = morehive正則查詢會不會走MapReduce
話題 話不多說，咱們直奔主題，我們都知道hive查詢過程中，一些類似select a from a 這樣的語句是不會觸發mapreduce的，但是最近在使用正則regexp做查詢時偶然發現了乙個新玩兒法。不走mr寫法 正則匹配某個欄位的特定值時，在sql最後加乙個limit的限定，是不走mr的，如下...
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