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Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，我们可以方便地进行ETL的工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言：HQL，能 够将用户编写的QL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。

Hive是Facebook 2008年8月刚开源的一个数据仓库框架，其系统目标与 Pig 有相似之处，但它有一些Pig目前还不支持的机制，比如：更丰富的类型系统、更类似SQL的查询语言、Table/Partition元数据的持久化等。

Hive可以看成是从SQL到Map-Reduce的映射器
 

hive的组件和体系架构：

hive web接口启动：./hive --service hwi

浏览器访问：http://localhost:9999/hwi/

默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。为了支持多用户多会话，则需要一个独立的元数据库，我们使用 MySQL 作为元数据库，Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持。

Hive安装

内嵌模式：元数据保持在内嵌的Derby模式，只允许一个会话连接

本地独立模式：在本地安装Mysql，把元数据放到Mysql内

远程模式：元数据放置在远程的Mysql数据库。

Hive的数据放在哪儿？

数据在HDFS的warehouse目录下，一个表对应一个子目录。

本地的/tmp目录存放日志和执行计划

hive的表分为两种，内表和外表。
Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。
在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除， 而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。

使用Mysql作为Hive metaStore的存储数据库

其中主要涉及到的表如下：

表名	说明	关联键
TBLS	所有hive表的基本信息(表名，创建时间，所属者等)	TBL_ID,SD_ID
TABLE_PARAM	表级属性，（如是否外部表，表注释，最后修改时间等）	TBL_ID
COLUMNS	Hive表字段信息(字段注释，字段名，字段类型，字段序号)	SD_ID
SDS	所有hive表、表分区所对应的hdfs数据目录和数据格式	SD_ID,SERDE_ID
SERDE_PARAM	序列化反序列化信息，如行分隔符、列分隔符、NULL的表示字符等	SERDE_ID
PARTITIONS	Hive表分区信息（所属表，分区值）	PART_ID,SD_ID,TBL_ID
PARTITION_KEYS	Hive分区表分区键（即分区字段）	TBL_ID
PARTITION_KEY_VALS	Hive表分区名(键值)	PART_ID

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