Hadoop整理五（基于Hadoop的数据仓库Hive）

　　1. 逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性，等等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF，等等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。
　　2. 产品实现层面：数据库和数据仓库软件是有些不同的，数据库通常使用行式存储，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而数据仓库倾向使用列式存储，如SAP IQ，SAP HANA

　　Hive的数据由两部分组成：数据文件和元数据。元数据用于存放Hive库的基础信息，它存储在关系数据库中，如 mysql、derby。元数据包括：数据库信息、表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性，表的数据所在目录等。

　　Hive体系结构-Hive的运行机制：
　　? 用户通过用户接口连接Hive,发布Hive SQL。
　　? Hive解析查询并制定查询计划。
　　? Hive将查询转换成MapReduce作业。
　　? Hive在Hadoop上执行MapReduce作业。

　　托管表和外部表
　　数据存储：
　　托管表：数据存储在仓库目录下。
　　外部表：数据存储在任何HDFS目录下。
　　数据删除
　　托管表：删除元数据和数据。
　　外部表：只删除元数据。