Apache Hive入门教程：Facebook创建的大数据仓库工具

"这篇文档是关于Apache Hive的教程译文，非常适合初学者学习。Hive是一个在Hadoop上处理结构化数据的数据仓库工具，由Facebook开发并贡献给Apache基金会。它不适用于在线事务处理和实时查询，但非常适合离线数据分析。Hive的特点包括使用SQL-like语言HiveQL进行查询，具有易懂、快速、可伸缩和可扩展性。文档还介绍了Hive的体系结构，包括用户界面、元数据存储、HiveQL流程引擎和执行引擎等组件，以及Hive与HDFS或HBase的交互工作流程。" Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许通过SQL-like语言HiveQL（Hive Query Language）对存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的大量结构化数据进行查询和分析。Hive最初由Facebook开发，旨在简化大数据分析的复杂性，后来成为了Apache软件基金会的一个项目，经过持续的开发和改进，现在广泛应用于大数据处理领域。 Hive不是关系型数据库，因此不适合用于在线事务处理（OLTP）系统，也不适合实时查询或行级更新。它的设计目标是离线数据分析（OLAP），提供高效的数据批处理能力。Hive的优势在于其易用性，它采用类似SQL的语法，使得非编程背景的用户也能进行数据分析。此外，Hive还具有良好的可伸缩性和可扩展性，可以随着数据量的增长而扩展。 Hive的体系结构包含多个关键组件。用户界面（如Hive Web UI、命令行和Hive HDInsight）为用户提供与HDFS交互的通道。元数据存储，通常是在关系型数据库中，如MySQL或Derby，负责存储表、数据库、列及其类型等信息。HiveQL流程引擎解析并执行HiveQL查询，将SQL语句转化为MapReduce任务。执行引擎则是连接HiveQL和MapReduce的桥梁，它负责处理查询并将其转化为Hadoop集群可以理解的作业。 Hive的工作流程如下：用户通过用户界面提交查询，查询到达Driver，Driver解析和验证查询，然后获取元数据信息。元数据信息从Metastore中获取，Metastore存储了所有关于表、列和数据分布的元数据。接下来，Driver生成执行计划，MapReduce作业被提交到Hadoop集群执行，最终结果返回给用户。 Apache Hive提供了一个方便、高效的工具，使用户能够轻松地在Hadoop上进行大规模的数据分析，对于理解和挖掘存储在Hadoop中的海量数据非常有帮助。这篇教程译文将帮助读者深入了解Hive的概念、用法和内部工作原理，是学习Hive的宝贵资料。