因为传统数仓的不足，大家希望使用上分布式存储，也就是HDFS。然而使用HDFS后发现，基于数据库的数据仓库用SQL就能做查询，现在换到HDFS上面，只能用Mapreduce任务去做分析。给分析代码极大的不便，因此需要一个框架，使用SQL来做HDFS的查询。Hive正是基于类似SQL的语言完成对hdfs数据的查询分析的框架。
什么是Hive?
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。
Hive有什么特点？
- Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具，可以查询和管理PB级别的分布式数据。
- 支持大规模数据存储、分析，具有良好的可扩展性
- 某种程度上可以看作是用户编程接口，本身不存储和处理数据。
- 依赖分布式文件系统HDFS存储数据。
- 依赖分布式并行计算模型MapReduce处理数据。
- 定义了简单的类似SQL 的查询语言——HiveQL。
- 用户可以通过编写的HiveQL语句运行MapReduce任务。
- 可以很容易把原来构建在关系数据库上的数据仓库应用程序移植到Hadoop平台上。
- 是一个可以提供有效、合理、直观组织和使用数据的分析工具。
Hive表和Mysql表区别
1、查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；
2、数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；
3、数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；
4、数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新；
5、索引：hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，也造成了hive查询数据速度很慢的原因，而mysql有索引；
6、延迟性：hive延迟性高，原因就是上边一点所说的，而mysql延迟性低；
7、数据规模：hive存储的数据量超级大，而mysql只是存储一些少量的业务数据；
8、底层执行原理：hive底层是用的mapreduce，而mysql是excutor执行器；
语法区别
Hive系统架构
1、用户接口CLI
CLI，即Shell命令行。
2、JDBC/ODBC
JDBC/ODBC是 Hive的Java，与使用传统数据库JDBC的方式类似。
3、Web GUI
WebGUI是通过浏览器访问 Hive
4、Thrift Server
Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。它结合了功能强大的软件堆栈和代码生成引擎，以构建在 C++,Java, Go,Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript,Node.js, Smalltalk, and OCaml这些编程语言间无缝结合的、高效的服务。
5、Driver(complier,optimizer Excutor)
解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划（plan）的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用执行。
6、metastore
Hive将元数据存储在数据库中(metastore)，目前只支持mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
7、JobTracker&TaskTracker
Hived的大部分的查询由 MapReduce完成。其中JobTracker，用来协调作业的运行。TaskTracker，用来处理作业划分后的任务。
8、DataNode&NameNode
Hive的数据存储在 HDFS中,NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。