Hadoop和Hive的关系

1.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop最核心的设计就是hdfs和mapreduce，hdfs提供存储，mapreduce用于计算。
2.Hive是Hadoop的延申。hive是一个提供了查询功能的数据仓库核心组件，Hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储，mapreduce为hive提供了分布式运算。

两者的关系：
hdfs上存储着海量的数据，我们要对这些数据进行计算和分析，则需要使用Java编写mapreduce程序来实现，但Java编程门槛较高，且一个mapreduce程序写起来要几十上百行。
Hive可以直接通过sql操作Hadoop，sql简单易写，可读性强，hive将用户提交的sql解析成mapreduce任务供Hadoop直接运行。过程如下图所示：

拓展：
1.hive不存储数据，hive只是对数据进行分析计算，以及计算后的结果数据实际存放在分布式系统上，如HDFS；
2.hive某种程度来说也不进行数据计算，只是个解释器，只是将用户需要对数据处理的逻辑，通过sql编程提交后解释成mapreduce程序，然后将这个MR程序提交给yarn进行调度执行。所以实际进行分布式运算的是mapreduce程序。
3.因为hive需要操作hdfs上的数据集，那么它需要知道数据的切分格式，如行列分隔符，存储类型，是否压缩，数据的存储地址等信息。