本章首先介绍了数据仓库的概念、Hive的基本特征、与其他组件之间的关系、与传统数据库的区别以及它在企业中的具体应用；接着详细介绍了Hive的系统架构，包括基本组成模块、工作原理和几种外部访问方式，描述了Hive的具体应用及Hive HA原理；同时，介绍了新一代开源大数据分析引擎Impala及其与Hive的比较分析；最后，以单词统计为例，介绍了如何使用Hive进行简单编程，并说明了Hive编程相对于MapReduce编程的优势。

NULL 博文链接：https://lokki.iteye.com/blog/1041255大规模自动化服务,及以上以下的一些名词,但大多数都只实现了简单的服务和功能部件,也未能很 好地"动态化、按需化、快速化”。而在互联网服务新阶段,云计算基础设施里,分布式海量储存、 cache、 KeyValue、 KeyList、非关系式储存、 MapReduce、 Loadbalance、CDN、 ondemand等,这些名 词是常见和普及化的。用后面介绍的名词来说要有专业方向云技术部件” “SLA服务

1.1.1什么是HiveHive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，并提供类SQL查询功能。1.1.2为什么使用Hive1.）直接使用hadoop所面临的问题人员学习成本太高项目周期要求太短MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大2.）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。扩展功能很方便。1.1.3Hive的特点1.）可扩展Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。2

1.1.1什么是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，并提供类SQL查询功能。1.1.2为什么使用Hive 1.）直接使用hadoop所面临的问题人员学习成本太高项目周期要求太短MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大2.）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。避免了去写