1背景

应用于工业的商务智能收集分析所需的数据集正在大量增长，使得传统的数据仓库解决方案变得过于昂贵。Hadoop 是一个流行的开源map-reduce实现，用于像yahoo, Facebook一类的公司。来存储和处理商用硬件上的大范围数据集。然而map-reduce程序模型还是处于很低级别，即需要开发者来书写客户程序，这些程序往往难于维护与重用。

用hbase做数据库，但由于hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据非常不方便，于是整合hive，让hive支撑在hbase数据库层面的hql查询。hive也叫做数据仓库。

2定义

Hive是基于Hadoop(HDFS, MapReduce)的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

本质是将SQL转换为MapReduce程序。

3体系结构

Hive本身建立在Hadoop的体系结构上，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行。并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理，Hive的体系结构如图1-1所示：

图1-1 Hive的体系结构

4Hive的数据存储

Hive的存储是建立在Hadoop文件系统之上的。Hive本身没有专门的数据存储格式，也不能为数据建立索引，用户可以自由地组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符就可以解析数据了。

Hive中主要包含四类数据模型：表（Table）、外部表（External Table）、分区（Partition）和桶（Bucket）。

Hive中的表和数据库中的表在概念上是类似的，每个表在Hive中都有一个对应的存储目录。例如一个表pokes在HDFS中的路径为/warehouse/pokes，其中/warehouse是hive-site.xml配置文件中由${hive.metastore.warehouse.dir}指定的数据仓库的目录。

Hive中每个分区都对应数据库中相应分区列的一个索引，但是分区的组织方式和传统关系型数据库不同。在Hive中，表中的一个分区对应表下的一个目录，所有分区的数据都存储在对应的目录中。例如，图1-2中htable表中包含year、month和day三个分区，分别对应三个目录：对于year=2012，month=01，day=01的HDFS子目录为：/warehouse/htable/year=2012/ month=01/ day=01；对于year=2012，month=02，day=14的HDFS子目录为：/warehouse/htable/year=2012/ month=02/ day=14;

桶对指定列进行哈希计算时，根据哈希值切分数据，每个桶对应一个文件。例如，将图1-2中htable表中属性列Uniqueid列分散到32个桶中，首先要对Uniqueid进行hash计算，对应哈希值为0的桶写入HDFS的目录为：/warehouse/htable/year=2012/ month=01/ day=01/part-0；对应哈希值为1的桶写入HDFS的目录为：/warehouse/htable/year=2012/ month=01/ day=01/part-1。