Hadoop白皮书(4)：数据仓库Hive简介
Hive 是一种建立在 Hadoop 之上的数据仓库架构。它提供了：
? 一套方便的实施数据抽取(ETL)的工具。
? 一种让用户对数据描述其结构的机制。
? 支持用户对存储在Hadoop中的海量数据进行查询和分析的能力。
Hive 的基本特点是它采用 HDFS 进行数据存储并利用 Map/Reduce 框架进行数据操作。所以从本质上来说，Hive 就是个编译器，它把用户的操作(查询或者 ETL)变换成Map/Reduce 任务，利用 Map/Reduce 框架执行这些任务以对HDFS上的海量数据进行处理。
Hive 被设计成一种批处理系统。它利用 Map/Reduce 框架来处理数据。因此，它在Map/Reduce 任务提交和调度上有比较高的开销。即使对于小数据集(几百兆)来说，延迟也是分钟级的。但其最大的优点是延迟相对于数据集大小是线性增加的。
Hive 定义了一种简单的类 SQL 查询语言 HiveQL，让熟悉 SQL 的用户可以非常容易的进行查询。与此同时，HiveQL 也允许熟悉 Map/Reduce 框架的程序员在查询中插入自定义的 mapper 和 reducer 脚本以扩展 Hive 内嵌的功能，完成更复杂的分析。
Hive特点
针对海量数据的高性能查询和分析系统
由于 Hive 的查询是通过 MapReduce 框架实现的，而 MapReduce 本身就是为实现针对海量数据的高性能处理而设计的。所以 Hive 天然就能高效的处理海量数据。
与此同时，Hive 针对 HiveQL 到 MapReduce的翻译进行了大量的优化，从而保证了生成的MapReduce 任务是高效的。在实际应用中，Hive 可以高效的对 TB 甚至 PB级的数据进行处理。
类SQL的查询语言
HiveQL 和 SQL 非常类似，所以一个熟悉SQL 的用户基本不需要培训就可以非常容易的使用 Hive 进行很复杂的查询。
HiveQL 灵活的可扩展性(Extendibility)
除了 HiveQL 自身提供的能力，用户还可以自定义其使用的数据类型、也可以用任何语言自定义 mapper 和 reducer 脚本，还可以自定义函数(普通函数、聚集函数)等。这就赋予了 HiveQL 极大的可扩展性。用户可以利用这种可扩展性实现非常复杂的查询。
高扩展性(Scalability)和容错性
Hive本身并没有执行机制，用户查询的执行是通过 MapReduce 框架实现的。由于MapReduce 框架本身具有高度可扩展(计算能力随 Hadoop 机群中机器的数量增加而线性增加)和高容错的特点，所以 Hive也相应具有这些特点。
与 Hadoop 其他产品完全兼容
Hive 自身并不存储用户数据，而是通过接口访问用户数据。这就使得 Hive支持各种数据源和数据格式。例如，它支持处理 HDFS 上的多种文件格式(TextFile、SequenceFile 等)，还支持处理 HBase 数据库。用户也完全可以实现自己的驱动来增加新的数据源和数据格式。一种理想的应用模型是将数据存储在 HBase 中实现实时访问，而用Hive对HBase 中的数据进行批量分析。
ref：http://cloud.watchstor.com/storage-140703.htm
