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前言

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是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

Hive 没有专门的数据格式。 Hive 可以很好的工作在 Thrift 之上，控制分隔符，也允许用户指定数据格式。

Hive的学习路线

Hive的架构介绍及远程数据库模式安装

Hive的远程元数据服务模式安装及Hive SQL

Hive Serde、HiveServer2、Hive函数

Hive参数设置、运行方式、动态分区、分桶

Hive视图、索引、权限管理

Hive优化、文件类型、HiveServer2高可用

Hive思维导图

学习hive需要学习的572.91M视频

学习hive需要学习的技术文档（hive编程指南）

主要内容：本篇旨在介绍如何使用Hive的SQL方法一HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。全书通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，最终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。

本篇适合对大数据感兴趣的爱好者以及正在使用Hadoop系统的数据库管理员阅读使用。

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