讓我們開門見山來一句介紹，Hive是建立在Hadoop HDFS上的數據倉庫基礎架構。
在Hadoop大數據體系中，Hive和HBase事兩種基於Hadoop的不同技術，Hive是一類類SQL的引擎，其數據存放在HDFS上，並運用MapReduce進行計算，適合OLAP事務。而HBase是一種在Hadoop上的NOSQL的鍵值對數據庫，提供數據的實時訪問。
好，接下來我們細細地講。
數據倉庫
數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化的（Time variant）數據集合，用於支持管理決策。下面圖爲數據倉庫體系結構：數據源-》數據存儲管理-》分析和挖掘引擎-》應用：
那麼數據倉庫到底有什麼用呢？
傳統的數據庫適用於OLTP（聯機事務處理），主要是基本的，日常的事務處理。比如說銀行的轉賬業務，對於扣錢和存錢這兩個操作，操作頻率很高，而且只能是要麼同時成功要麼同時失敗。
數據倉庫系統的主要應用主要是OLAP（聯機分析處理），支持複雜的分析操作，側重決策支持，並且提供直觀易懂的查詢結果。而且數據倉庫裏面的數據時不可更新的，很久以前的數據也會存在（穩定的，面向歷史記錄的），只有查詢操作沒有增刪查改。
舉個例子：搭建一個商品的推薦系統，我們需要用到很多用戶以往購買商品的記錄。傳統數據庫中的結構是爲了完成交易設計的，並不太支持大量的查詢操作。而且傳統數據庫會不停更改，不一定保留以往數據。有個不錯的例子：知乎：數據庫與數據倉庫的本質區別是什麼
同時做個插曲（寶寶某次筆試的時候出過這個考題，不會填，哭唧唧）：數據倉庫的兩種數據模型：星型和雪花型
同樣是商品的推薦系統：
Hive
個人理解的話，Hive的核心說白了也就兩句話。
Hive中的表就是HDFS中的表。
在運算方面，Hive定義了簡單的類似SQL查詢語言，稱爲HQL它允許熟悉SQL的用戶查詢數據 。 而HiveQL語句將被轉換成MapReduce任務進行運行。
所以Hive就是一個數據倉庫的引擎。採用批處理的方式處理海量的數據，並提供了適合數據倉庫操作的工具：比如一系列對數據的提取、轉換、加載（ETL），可以存儲、查詢、分析存儲在Hadoop中的大規模數據。
在實際應用中，Hive也暴露出了一些不穩定的問題：端口調用沒有響應，出現進程丟失等情況。於是乎便有了Hive HA機制（是不是感覺有點熟悉撒？嘻嘻，對了！HDFS也有HA機制，就是採用active-standby nameNode節點來處理單個NameNode節點出現故障的問題）。
這個圖表現了HA機制的基本原理，多個Hive實例被納到一個資源池中，並由HAProxy提供一個統一對外的接口，對於程序開發人員來說，這就只是一臺超強的“Hive”。
而HAProxy每次接到HQL時都會進行邏輯可用性測試，如果存在故障Hive，就將其放入黑名單，選擇其他Hive進行工作。同時，HAProxy也會週期處理黑名單，如果檢查到可用Hive將會將其放回。
HiveSQL
HiveSQL的語句與SQL非常像，接下來寫幾個簡單的例子吧。
- 創建數據庫
hive>create database hive;
hive>create database if not exists hive;- 創建表
hive> use hive;
hive> create table if not exists usr(id bigint, name string, age int);
//create a table in specific location
hive>create table if not exists hive.usr(id bigint, name string, age int) location '/usr/local/hive/warehouse/hive/usr'- 創建視圖
hive> create view little_usr as select id, age from usr;- show：查看數據庫，表和視圖
// show all databases in hive
hive> show databases;
// find databases start with 'h'
hive>show databases like 'h.*';
//show the tables and views in database hive
hive> use hive;
hive> show tables;
//find the tables and views in database hive which start with 'h'
hive>show tables in hive like 'h.*';- load：向表中加載數據
//local files in '/usr/local/data' to table usr and overwrite it
hive>load data **local** inpath '/usr/local/data' **overwrite** into table usr;
//don't overwrite
hive>local data **local** inpath '/usr/local/data' into table usr;
//loacl data files from hdfs to user and overwrite, no more 'local'
hive> load data inpath 'hdfs://master_server/usr/local/data' overwrite into table usr;- insert：向表中插入數據或從表中到處數據
hive> insert **overwrite** table age_table
hive> select * from usr where age=10