Hive将元数据存储在RDBMS 中，一般常用的有MYSQL和DERBY。
hive元数据对应的表约有20个，其中和表结构信息有关的有9张，其余的10多张或为空，或只有简单的几条记录，以下是部分主要表的简要说明。
从上面表的内容来看，hive整个创建表的过程已经比较清楚了。
1. 解析用户提交hive语句，对其进行解析，分解为表、字段、分区等hive对象
2. 根据解析到的信息构建对应的表、字段、分区等对象，从 SEQUENCE_TABLE中获取构建对象的最新ID，与构建对象信息（名称，类型等）一同通过DAO方法写入到元数据表中去，成功后将SEQUENCE_TABLE中对应的最新ID+5。
实际上我们常见的RDBMS都是通过这种方法进行组织的，典型的如postgresql，其系统表中和hive元数据一样裸露了这些id信息（oid,cid等），而Oracle等商业化的系统则隐藏了这些具体的ID。通过这些元数据我们可以很容易的读到数据诸如创建一个表的数据字典信息，比如导出建表语名等。
Hive基本操作
Create Table语句
一些注意项：
1. CREATE TABLE创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用IF NOT EXIST选项来忽略这个异常。
2. EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（ LOCATION ），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。
3. LIKE允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据。
4. 用户在建表的时候可以自定义SerDe或者使用自带的 SerDe （ Serialize/Deserilize 的简称，目的是用于序列化和反序列化 ）。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。
5. 如果文件数据是纯文本，可以使用STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用STORED AS SEQUENCE。
6. 有分区的表可以在创建的时候使用 PARTITIONED B Y语句。一个表可以拥有一个或者多个分区，每一个分区单独存在一个目录下。而且，表和分区都可以对某个列进行CLUSTERED BY操作，将若干个列放入一个桶（bucket）中。也可以利用SORT BY对数据进行排序。这样可以为特定应用提高性能。
7. 表名和列名不区分大小写，SerDe和属性名区分大小写。表和列的注释是字符串。
Alter Table语句
主要功能包括Add Partitions, Drop Partitions, Rename Table, Change Column, Add/Replace Columns。
Create View语句
创建视图。格式CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [ (column_name [COMMENT column_comment], …) ]
Show语句
Show tables; Show partitions; describe查看表结构。
Load语句
HIVE装载数据时没有做任何转换，加载到表中的数据只是进入相应的配置单元表的位置。Load操作只是单纯的复制/移动操作，将数
据文件移动到Hive表对应的位置。
Insert语句
插入数据。Hive不支持一条一条的用 insert 语句进行插入操作，这个应该是与hive的storage layer是有关系的，因为它的存储层是HDFS，插入一个数据要全表扫描，还不如用整个表的替换来的快些。Hive也不支持update的操作。数据是以load的方式，加载到建立好的表中。数据一旦导入，则不可修改。要么drop掉整个表，要么建立新的表，导入新的数据。
Drop语句
删除一个内部表的同时会同时删除表的元数据和数据。删除一个外部表，只删除元数据而保留数据。
Limit子句
可以限制查询的记录数。查询的结果是随机选择的。下面的查询语句从 t1 表中随机查询5条记录，SELECT * FROM t1 LIMIT 5。
Top K查询
下面的查询语句查询销售记录最大的 5 个销售代表。
1、SET mapred.reduce.tasks = 1
2、SELECT * FROM sales SORT BY amount DESC LIMIT 5正则表达式使用
SELECT语句可以使用正则表达式做列选择，下面的语句查询除了ds和h 之外的所有列：
1、SELECT `(ds|hr)?+.+` FROM salesSELECT语句
查询数据
Group by, Order by, Sort by子句
聚合可进一步分为多个表，甚至发送到 Hadoop 的 DFS 的文件（可以进行操作，然后使用HDFS的utilitites）。可以用hive.map.aggr控制怎么进行汇总。默认为为true，配置单元会做的第一级聚合直接在MAP上的任务。这通常提供更好的效率，但可能需要更多的内存来运行成功。
Join语句：
连接操作。一些注意事项：
1. Hive只支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。Hive不支持所有非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到map/reduce任务。
2. Hive 支持多于2个表的连接。
3. join 时，每次 map/reduce 任务的逻辑： reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录， 再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在reduce端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。
4. LEFT，RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况。
5. LEFT SEMI JOIN 是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。Hive 当前没有实现 IN/EXISTS 子查询，所以你可以用 LEFT SEMI JOIN 重写你的子查询语句。LEFT SEMI JOIN的限制是， JOIN子句中右边的表只能在ON子句中设置过滤条件，在WHERE子句、SELECT子句或其他地方过滤都不行。
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