Hive简述

Hive的产生背景

数据库擅长事务性的工作，但不擅长分析型的工作，所以应要求就产生了数据仓库。
数据仓库相当于集成化数据管理的平台，从多个数据源抽取有价值的数据，在仓库内转换和流动，并且提供给BI等分析工具
简而言之，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理的决策
而传统的数据仓库是基于关系数据库的，无法满足快速增长的海量数据存储的需求，只能支持结构化数据的存储，没有办法有效处理不同类型的非结构化数据，比如日志，也没有办法水平扩展，导致计算和处理的能力不足。
而Hive就是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具，由Facebook在2008年将该项目贡献于Apache，在一定程度上可以看作是用户的编程接口，本身并不存储和处理数据。
那么Hive中的数据要用什么存储和处理呢？那就是HDFS和MapReduce了。HDFS，即分布式文件系统，MapReduce，即分布式并行计算模型。
Hive中有使用简单的类SQL查询语言，也就是HiveQL，用户可以通过编写的HiveQL语句运行MapReduce任务。Hive也支持类似SQL的接口，容易进行移植。简单地说，Hive是一个可以提供有效、合理、直观组织和使用数据的分析工具。

为什么说Hive非常适合数据仓库呢？

首先，Hive采用批处理方式来处理海量的数据，
其次，Hive提供适合数据仓库操作的工具
（提示：1、Pig可以作为Hive的替代工具 2、提供数据的实时访问的是HBase，Hive不能提供这个功能）

Hive对比传统数据库有什么区别呢？

1、在数据的插入处理方面，Hive常见操作时全表扫描，所以单条插入对Hive是不实用的
2、在数据的更新方面，Hive也不支持数据的更新。Hive是一个数据仓库工具，而数据仓库中存放的是静态的数据，所以Hive不支持对数据的更新。
3、Hive在hive0.7后可支持索引，但是Hive不像传统的关系型数据库那样有键，它只提供有限的索引功能，Hive中给一个表创建的索引数据被保存在另外的图中。
4、Hive也支持分区功能，根据分区列的值对表进行粗略的划分，使用分区可以加快数据的查询速度。
5、Hive的执行延迟比较高，因为构建于HDFS和MapReduce上
6、Hive的开发环境是基于集群的，所以有比较好的扩展性

Hive的数据单元

1、元数据（MetaData）是指数据的各项属性的信息，如数据类型，结构，表视图的信息等
2、数据库，Hive的数据库相当于一个命名空间
3、表（外部表、内部表），
内部表就是通常的表，也叫管理表，内部表被存储在数据仓库的目录中，当删除内部表时，表数据和元数据将被一同删掉
外部表就是创建时数据存储于指定的HDFS目录中，也可以存储于数据仓库中，还可以与指定的HDFS目录中的数据相关联。外部表被删除时，只有元数据被删除，实际的数据不会被删除。
4、分区，Hive中的一个表可以有一个或者多个的分区，这些分区决定了数据的存储方式，使得查询操作只查询扫描相关性高的那部分数据，从而大大提高Hive的工作效率。
5、桶，每个分区会根据表的某列数据的哈希值划分为若干个桶，每个桶对应分区下的一个数据文件。
（注意：对表进行分区和分桶不是必须的，但是这样可以减少对不必要数据的访问，从而提高查询的速度）

Hive的部署和应用

构建于Hadoop上的数据仓库，除了依赖于Hadoop的基本组件HDFS和MapReduce外，还结合使用的Hive、Pig、HBase和Mahout
Hive和Pig主要时用在报表中心上，Hive用于分析，Pig则用于报表中的数据转换。
HBase主要用于在线的业务，因为HDFS缺乏随机读写的操作，而HBase支持实时数据的访问。
Mahout常常用于BI（商务智能），提供了一些可扩展的机器学习领域的经典算法，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。

Facebook是怎么部署Hive的呢？或者说，Facebook是怎么把数据仓库构建在Hadoop集群上的呢？

步骤如下：
1、Web服务器及内部的服务产生日志
2、Scribe服务器把成百上千个日志数据集存放在几个/几十个Filers（网络文件服务器）上
3、网络文件服务器上的大部分日志文件被复制存放在HDFS系统中。并且维度数据也会每天从内部的MySQL数据库上复制到这个HDFS系统中
4、Hive为HDFS收集的数据创建一个数据仓库，用户可以通过编写HiveQL语言创建各种概要学习和报表以及数据执行的历史分析，同时内部的MyQL数据库也可以从中获得处理后的数据

5、把需要实时联机访问的数据存放在Oracle RAC上