Hive是一个数据仓库基础工具，它是建立在Hadoop之上的资料仓库，在某种程度上可以把它看做使用者程式设计界面（API），本身也并不储存和处理资料，依赖于HDFS储存资料，依赖MR处理资料。它提供了一系列对资料进行提取、转换、载入的工具。依赖于HDFS储存资料，依赖MR处理资料。
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Q：Hive是什么?
A：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的资料档案对映为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。本质是将HQL转换为MapReduce程式。
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Q：Hive的设计目标是什么?
A：1、Hive的设计目标是使Hadoop上的资料操作与传统SQL相结合，让熟悉SQL程式设计开发人员能够轻松向Hadoop平台迁移
2、Hive提供类似SQL的查询语言HQL，HQL在底层被转换为相应的MapReduce操作
3、Hive在HDFS上构建资料仓库来储存结构化的资料，这些资料一般来源与HDFS上的原始资料，使用Hive可以对这些资料执行查询、分析等操作。
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Q：Hive的资料模型是怎样的？
A：Hive数据库
内部表
外部表
分割槽
桶
Hive的检视
Hive在建立内部表时，会将资料移动到资料仓库指向的路径，若建立外部表，仅记录资料所在的路径，不对资料位置做任何改变，在删除表的时候，内部表的元资料和资料会被一起删除，外部表只会删除元资料，不删除资料。这样来说，外部表要比内部表安全，资料组织液更加灵活，方便共享源资料。
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Q：Hive都有哪些呼叫方式？
A：1、Hive Shell
2、Thrift
3、JDBC
4、ODBC
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Q：Hive的执行机制是什么？
A：1、将sql转换成抽象语法树
2、将抽象语法树转化成查询块
3、将查询块转换成逻辑查询计划(操作符树)
4、将逻辑计划转换成物理计划(MRjobs)
福利
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