这篇文章主要为大家展示了“Hive基本概念是什么”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Hive基本概念是什么”这篇文章吧。
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，能将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Facebook家的。
本质就是将HQL转化为MR程序。 工作流程： Hive数据库将SQL中常用语句封装为对应的MapReduce模板并封装在hive中 ----> 客户使用sql语句对hive提交任务需求 ----> hive将根据对应的sql语句调用MapReduce程序 ----> MapReduce程序提交到yarn上运行 ----> 运行结果返回给客户
要说的是：
Hive处理的数据是存在hdfs上。（这点一定要明确，不然就会有种hive像数据库的错觉）
HQL语句调用的底层是MapReduce。
Hive任务提交在Yarn上。
优点： （1）Hive可以使用类SQL语言进行数据查询操作，减小了开发难度； （2）Hive使开发时避免写冗长的MapReduce程序，提高开发效率； （3）Hive可以实现对海量数据的分析计算操作； （4）Hive提供了自定义函数，用户可根据需求自定义封装函数。 缺点： （1）Hive的HQL表达能力有限，其自动生成的MapReduce程序不够智能，且无法对部分更优的算法进行封装； （2）Hive不支持行级别更新，只允许新增与追加，不允许修改删除操作； （3）Hive的效率比较低，执行延迟比较高，调优粒度较粗。
（1）client：用户接口，命令行cli、JDBC接口
（2）Metastore：元数据，存储数据的库名、表名、字段、类别、存储目录、自定义函数等，默认存储在自带的derby中
（3）Hadoop：HDFS存放数据，MapReduce进行数据计算
（4）Driver：解析器（SQL-->AST）、编译器（AST-->执行计划）、优化器（执行计划优化）、执行器（执行计划-->MapReduce）
（1）查询语言：Hive提供了类SQL查询语句HQL，但HIve不提供数据存储于计算环境；
（2）数据更新：Hive不支持对数据库的删除、修改；
（3）执行延迟：Hive执行延迟较高
（4）数据规模：Hive可以对海量数据进行分析计算
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