本篇教程探讨了大数据技术 Hadoop学习(14)：Hive介绍及安装，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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序

    　　本系列已经有一个多月没更新了，期间涉及到找相关对应的工作，所幸的事，得到了几个offer，后来综合考虑来到了目前这家工作。希望在接下来的时间里，能融入整个社区中去，做出自己略微的贡献。

         上一篇，我们列举了hadoop常用的命令，本应该给大家实战下命令的使用的，后来还是想大家自己下去试验试验，接下来开始初略介绍hadoop生态圈中的hive。

    　  下面我们开始介绍hive的介绍及安装。

介绍

    一：定义

    　　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。
    二:适用场景

    　　Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。

    　　因此，Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的HiveQL 语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。
    三：设计特征

    　　Hive 是一种底层封装了Hadoop 的数据仓库处理工具，使用类SQL 的HiveQL 语言实现数据查询，所有Hive 的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统（例如，Amazon S3、HDFS）中。Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS 中Hive 设定的目录下，因此，Hive 不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候确定的。Hive 的设计特点如下。

    ● 支持索引，加快数据查询。

    ● 不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase 中的文件。

    ● 将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。

    ● 可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据。

    ● 内置大量用户函数UDF 来操作时间、字符串和其他的数据挖掘工具，支持用户扩展UDF 函数来完成内置函数无法实现的操作。

    ● 类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapReduce 的job 在Hadoop集群上执行。
     

安装

    一：进入ambari

    　　输入ambari地址，登陆。

    二：点击Services

    三：新加hive服务

    四：Pig

    　　我们先没有勾选Pig，提示pig也需要安装。

    五：分配安装节点

    　　将待装服务分到到节点中去。

     
    六：Hive配置

    　　设置hive的配置，红的是必填的，数据库的密码。

    七：安装，测试，启动

    　　开始安装了，我们耐心的等待。

    八：完成

    　　

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    　　到此，本章节的内容讲述完毕。
   

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