hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
方法：
1、运行机制和原理
2、动手：安装配置
3、写程序
Hive: 基于HDFS之上的数据仓库
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一、什么是数据仓库?
1、其实就是一个数据库（Oracle、MySQL等等）
2、比较大，数据多
3、一般select
二、什么是Hive？（蜂巢）
1、是基于HDFS之上的数据仓库
Hive HDFS
表 ----> 目录
数据 ---> 文件
分区 ---> 目录
2、是一个翻译器: SQL ---> Hive ---> MapReduce
举例： select ---> hive ---> MapReduce程序
三、Hive的体系结构和安装配置
1、Hive的体系结构
2、Hive的元信息：表名、列名、列的类型 *****
3、安装配置（简单一点）
（*）安装模式：嵌入模式、本地模式、远程模式
（*）嵌入模式：
（1）不需要MySQL
（2）自带Derby数据存储元信息
（3）特点：只支持一个连接
（*）本地模式、远程模式
（1）MySQL数据库
（2）生产：远程模式
核心的配置文件：
/root/training/apache-hive-2.3.0-bin/conf/hive-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?useSSL=false</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hiveowner</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>Welcome_1</value>
</property>
</configuration>
注意：
Hive-on-MR： 过期了
Hive-on-Spark: 不成熟，还在开发阶段
Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
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四、Hive的数据模型：表（重要）
注意：Hive中，数据默认的分隔符是 tab键
1、内部表：类似MySQL中表
hive> create table newemp
> (empno int,
> ename string,
> job string,
> mgr int,
> hiredate string,
> sal int,
> comm int,
> deptno int
> )row format delimited fields terminated by ',';
导入数据: load
本地数据：load data local inpath '/root/temp/emp.csv' into table newemp;
HDFS： load data inpath '/HDFS的目录/emp.csv' into table newemp;
2、分区表:
hive> create table emp_part
> (empno int,
> ename string,
> job string,
> mgr int,
> hiredate string,
> sal int,
> comm int
> )partitioned by (deptno int)
> row format delimited fields terminated by ',';
3、桶表
4、外部表
5、视图:
（*）视图是一个虚表
（*）简化复杂的查询
hive> create view newview10
> as
> select * from newemp where deptno=10;
hive> select * from newview10;
7782 CLARK MANAGER 7839 1981/6/9 2450 NULL 10
7839 KING PRESIDENT NULL 1981/11/17 5000 NULL 10
7934 MILLER CLERK 7782 1982/1/23 1300 NULL 10
五、使用JDBC操作Hive
1、JDBC：操作RDBMS的标准接口