0.發展
在hive公布源**之後
公司又公布了presto，這個比較快，是基於記憶體的。
impala：3s處理1pb資料。
1.hive 能做什麼，與 mapreduce 相比優勢在**
關於hive這個工具，
hive
學習成本低，入手快，對於熟悉
sql語法的人來說，操作簡單，熟悉。
其實，還有乙個，就是統一的資料管理，可與impala/spark等共享元資料。
2.為什麼說 hive 是 hadoop 資料倉儲，從【資料儲存和分析】方 面理解
對於有固定格式的檔案，使用hive把他儲存到
hdfs
上，然後使用
hive
操作這些資料，語句執行依賴hadoop，這就是
hive
的由來。
所以說，hive是建立在
hadoop
之上的。
下面具體說明一下：
1.hive構建在
hadoop
之上，所有的資料儲存在
hadoop
中hdfs上。
2.分析資料查詢資料都是講任務轉化為底層的mapreduce模板，在
hadoop
上執行。
3.執行的程式可以在yarn上執行。
正是因為hive是
hadoop
的資料倉儲，所以，也有了
hive
的其他特點：
1.優勢在於處理大資料
2.hive適合離線情況，所以延遲情況比較大。
3.擴張性較好，可以自定義資料型別
3.hive補充
將結構化的結構對映成表。
本質，將sql轉換成mapreduce，也算是hadoop的客戶端，不幹事情。
4. hive 架構，分為三個部分來理解，最好通過畫圖理解
hive分為
meta store
，hdfs
，client
三部分。
1.meta srore 是元資料，預設儲存在
derby
資料庫，建議修改配置時修改。
2.hdfs，說明
hive
的資料儲存在很多粉絲上。
3.client：使用者的介面是
cli。通過
jdbc
鏈結driver
驅動。
sql parser是sql解析器
query optimizer是優化器。
physical plan是物理計畫。
一步步執行，生成的物理計畫，儲存在hdfs 上，並隨後有
mapreduce
呼叫執行。
5.擴充套件性與靈活性
比較好，因為支援udf，自定義儲存格式。
同時，可以擴充套件集群規模。
6.總結
構建在hadoop之上的資料倉儲
使用hql作為查詢介面，使用hbase儲存，使用mapreduce進行計算。
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