Hive起源于Facebook,它使得针对Hadoop进行SQL查询成为可能,从而非程序员也可以方便地使用。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,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行。
Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
优点:Hive 最适合于数据仓库应用,可以维护海量数据,而且可以对数据进行挖掘,然后形成意见和报告等,只要略懂得SQL语法的话就会很容易上手;
缺点:它不是一个完整的数据库,最大的限制就是Hive不支持记录级别的更新,插入或者删除操作;这是 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。但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;Hive 也不支持事务;
Hive 也有图形界面管理的商业产品: Cloudera 提供的 Hue 项目(https://github.com/cloudera/hue)
Hive 的功能模块:
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