一、hive基本原理
hive是基於hadoop的乙個資料倉儲工具，可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為mapreduce任務進行執行。 其優點是學習成本低，可以通過類sql語句快速實現簡單的mapreduce統計，不必開發專門的mapreduce應用，十分適合資料倉儲的統計分析。
hive將元資料儲存在資料庫（rdbms）中，比如mysql、derby中。hive有三種模式連線到資料，其方式是：單使用者模式，多使用者模式和遠端服務模式。（也就是內嵌模式
、本地模式、遠端模式）。
1.1 hive體系結構：
hive體系結構圖：主要分為：使用者介面、thrift伺服器、元資料儲存、解析器、hadoop
1.2 hive資料型別
hive的儲存是建立在hadoop檔案系統之上的，它本身沒有專門的資料儲存格式，其主要包括四類資料模型：
表（table）
分割槽（partition）
桶（bucket）
外部表（external table）
hive的內建資料型別可以分為兩大類：(1)、基礎資料型別；(2)、複雜資料型別。其中，基礎資料型別包括：tinyint,smallint,int,bigint,boolean,float,double,string,binary,timestamp,decimal,char,varchar,date。
1.3hive的執行流程要點
常見的hive操作符（部分）如下：
1.4 hive的hql操作
hive基本的執行操作其實和sql差不多，例如：
select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid;
select dealid, count(distinct uid), count(distinct date) from order group by dealid;
簡單hive表語句：
create table student
(name string,
*** string,
age int);
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