Hive概述
- 1.Hive提供了一个被称为Hive查询语言（简称HiveQL或HQL)的SQL方言，来查询存储在Hadoop集群中的数据。其实，hive的功能远不止查询，还有对Hadoop集群上数据的各种操作的能力。
- 2.Hive可以将大多数的查询转换为MapReduce任务（job）,进而在街上一个令人熟悉的SQL抽象的同时，拓展Hadoop的可扩展性。
- 3.Hive最适合于数据仓库应用程序，使用该应用程序进行相关的静态数据分析，不需要快速响应给出结果，而且数据本身不会频繁变化。
- 4.Hive的缺陷：
- 1.Hive最大的限制是不支持**纪录级别的更新，插入或删除操作；
- 2.Hive查询延时比较严重，传统数据库在秒级别可以完成的查询，在Hive中需要更长时间
- 3.Hive不支持事务
数据类型和文件格式
Hive支持关系型数据库中的大多数基本数据，同时也支持3种集合数据类型，如下。
Hive基本数据类型
以上是基本数据类型，需要注意的是所有的这些数据类型都是对Java接口的实现，因此，这些数据类型的具体行为细节和Java中对应的数据类型完全一致。如：STRING是Java中的String，FLOAT是Java中的float。另外，和其他SQL一样，以上名称类型都是保留字。
Hive支持structs,maps,arrays这三种集合类型。
Hive集合类型
以上名称类型都是保留字。
以上集合类型是Hive区别于其他大部分关系型数据库的特色。
- 采用以上数据模型创建一个员工信息表：
<code>
CREATE TABLE employees(
name STRING,
salary FLOAT,
subordinates ARRAY<STRING>,
deductions MAP<STRING，FLOAT>,
address STRUCT<street:STRING,city:STRING,state:STRING,zip:INT>
);
</code>
分隔符：
- 分隔符的作用：将表格转换为文本时，用分隔符标识文字分隔的位置，或在将文本转换为表格时，用其标识新行或新列的起始位置。一般用户比较熟悉以逗号或者制表符为分隔符的文件文本，逗号符分隔值即CSV,制表符分隔值即TSV
默认分隔符:
Hive默认分隔符- 指定分隔符:用户可以根据需要指定分隔符，当然需要注意的是在指定分隔符的时候，ROW FORMAT DELIMITED这组关键字必须要写在其他子句之前。
- 警告：分隔符只会影响到Hive在读取到文件后如何进行划分。
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HiveQL:数据定义
HiveQL是Hive的查询语言，它不完全遵循任何一种ANSI SQL标准的修订版，在各大SQL方言中，它可能是MySQL方言最为接近。二者最大不同是：HiveQL不支持行级别的数据的插入，更新和删除操作，也不支持事务，查询延时较高。
所谓HiveQL的数据定义语言是指：用于创建，修改和删除数据库，表，视图，函数和索引，简而言之是对表结构的操作。
所谓HiveQL的数据操作语言是指：用于将数据导入到Hive的表中，以及将数据抽取到文件系统中。还包括对数据的查询，分组，过滤，连接等操作。
- 区别：数据定义指定义数据表的结果，数据操作是指对数据实行增删改查操作。
拓展阅读:数据定义语言和数据操作语言的区别
Hive下的数据库
- Hive中数据库的概念本质上是表的一个目录或者命名空间。对于具有很多组和用户的大集群来说，这是非常有用的，因为这样可以避免表命名冲突。
- 如果用户没有显示的指定数据库，那么将会使用默认数据库default。使用命令：SHOW DATABASES可以查看Hive中所包含的数据库。
- Hive会为每个数据库创建一个目录，数据库中的表以子目录的形式存储。但是default数据库除外，这个数据库没有自己的目录。数据库的目录会在hive.metastore.warehouse.dir所配置的目录下创建，比如在默认配置下创建数据库financials时，该数据库目录为：/user/hive/warehouse/financials.db；当然用户可以通过LOCATION命令修改db位置。
注意：Hive定位为数据仓库而不是数据库，Hive和Hbase根据不同的业务需求各司其职。Hive主要用于数据的查询和分析，而并非数据的增删改查CRUD操作。Hbase是面向列的noSQL数据库，用于存储数据。
网友的点评：hbase就是一个存储key-value的大map，hive是一个做统计处理的工具，类似于awk类的。
所以如果你是一条一条读写记录用hbase，如果需要对大量数据做分析统计用hive。
拓展阅读：
