标签：table 仓库 行数据 管理 img 原因 传统 大数据 技术分享
Hive是一个依赖于分布式存储的查询和管理大型数据集的数据仓库。传统的非大数据行业一般都是基于表进行数据存储和管理的，如果由于业务扩张或者其他原因迁移到HDFS平台上，那么需要将传统的SQL查询语句全部翻译成Map-reduce的程序实现，这个工作量是相当庞大的。好在SQL具有严谨和良好的模板式语法结构，因此Hive就应运而生了，它负责将SQL语句模板化成Map-reduce任务。对上层屏蔽了将SQL任务转化为Map-reduce任务的繁杂性。上层开发者仅仅需要像往常使用SQL语句操作传统关系型数据库一样操作HDFS就可以了。所以Hive更准确讲是一个几月HDFS的数据处理框架，隐藏了底层的复杂性。具体的过程如下：
1-接收来自上层的请求：create table tab_order(id int,name string ,money double) path hdfs://order_log
2-Hive拿到砂锅面的请求之后创建一个元数据表，并且声称相应的Map-reduce程序---编译---打成jar包---运行
架构如下图所示：
Hive同类的产品也很多，比较有名的有：impala、spark shark、spark sql等
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原文地址：https://www.cnblogs.com/maxigang/p/9809359.html
