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      我们接着之前学习的大数据来学习。之前说到了NoSql的HBase数据库以及Hadoop中的HDFS存储系统，可是我们发现这跟我们平时常用的关系型数据库有很大区别，为了使用方便，产生了针对大数据存储的数据仓库Hive。

一、是什么

1、概念

      Hive 是一个基于 Hadoop 的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。 它把海量数据存储于 hadoop 文件系统，而不是数据库，但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制，并采用 HQL （类 SQL ）语言对这些数据进行自动化管理和处理。我们可以把 Hive 中海量结构化数据看成一个个的表，而实际上这些数据是分布式存储在 HDFS 中的。 Hive 经过对语句进行解析和转换，最终生成一系列基于 hadoop 的 map/reduce 任务，通过执行这些任务完成数据处理。

2、体系结构

• hiveserver

hiveserver启动方式：hive –service hiveserver

• metastore

      metastore用来存储hive的元数据信息(表格、数据库定义等)，默认情况下是和hive绑定的，部署在同一个JVM中，将元数据存储到Derby中

      这种方式不好的一点是没有办法为一个Hive开启多个实例(Derby在多个服务实例之间没有办法共享)

      Hive提供了增强配置，可将数据库替换成MySql等关系数据库，将存储数据独立出来在多个服务实例之间共享

      甚至还可以将metastore Service也独立出来，部署到其他JVM中去，在通过远程调用的方式去访问

3、优缺点

• 优点

可扩展

      Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务

延展性

      Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数

容错

      良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行

• 缺点

不支持记录级别的更新、插入和删除操作

      Hive不是一个完整的数据库。Hadoop以及hdfs的设计本身约束和局限性地限制了hive所能胜任的工作。Hive不支持记录级别的更新、插入和删除操作。但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导入到文件中。

查询延时比较严重

      因为Hadoop是一个面向批处理的系统，而mapreduce任务（job）的启动过程需要消耗较长的时间，所以hive查询延时比较严重。传统数据库中在秒级可以完成的查询，在hive中，即时数据集相对较小，往往也需要执行更长的时间。

由于Hadoop本身的时间开销很大，并且Hadoop所被设计用来处理的数据规模非常大，因此提交查询和返回结果是可能具有非常大的延时的，所以hive并不能满足OLAP的“联机”部分，至少目前并没有满足。如果用户需要对大规模数据使用OLTP功能的话，那么应该选择使用一个NOSQL数据库。例如，和Hadoop结合使用的HBase及Cassandra.

不支持事务

二、相关联系

1、与HBase的关系

      Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，是为简化编写MapReduce程序而生的，Hive十分适合数据仓库的统计分析。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

2、与RDBMS的关系

总结：

      今天我们通过对Hive的学习，对大数据的处理又有了一定的认识。在以后的实际操作中，我们去慢慢掌握Hive的使用方法。通过不断学习，达到自己所追求的目标。