官方：Apache Hive™数据仓库软件有助于使用 SQL 读取，编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。可以将结构投影到已存储的数据中。提供了命令行工具和 JDBC 驱动程序以将用户连接到 Hive。
https://hive.apache.org/
适用：离线计算。用哪个 sql 生成 task 调用 map_Reduce。表和元数据用来生成 task
这个已经写得很好了 =。=
https://cwiki.apache.org/conf…
- metadata
Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。元数据提供数据的抽象和发现能力，存于 database 还是会文件，考虑到与 hdfs 的一致性要随机更新，因此用 database。
- complier
解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。
- 数据存储 / 计算
Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询、计算由 MapReduce 完成（包含 的查询，比如 select from tbl 不会生成 MapRedcue 任务）。
将大多数查询转换为 mr 组合的计算（select * 等不需要）转化过程比较复杂：
https://blog.csdn.net/u010738…
存储在 HDFS 中有四种格式
Hive 中主要包括四类数据模型：
1)、表：Hive 中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在 HDFS 中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过 ${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml 配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir 属性来配置，这个属性默认的值是 /user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS 上)，我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表 wyp，那么在 HDFS 中会创建 /user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定 hive.metastore.warehouse.dir 配置为 /user/hive/warehouse);wyp 表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。
2)、外部表：Hive 中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据; 而如果你要删除表，该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。
3)、分区：在 Hive 中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如 wyp 表有 dt 和 city 两个分区，则对应 dt=20131218,city=BJ 对应表的目录为 /user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。
4)、桶：对指定的列计算其 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将 wyp 表 id 列分散至 16 个桶中，首先对 id 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 和 16 的数据存储的 HDFS 目录为：/user /hive/warehouse/wyp/part-00000; 而 hash 值为 2 的数据存储的 HDFS 目录为：/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。