Hive是Hadoop家族中一款数据仓库产品，Hive最大的特点就是提供了类SQL的语法，封装了底层的MapReduce过程，让有SQL基础的业务人员，也可以直接利用Hadoop进行大数据的操作。就是这一个点，解决了原数据分析人员对于大数据分析的瓶

颈。

Hive起源于Facebook，它使得针对Hadoop进行SQL查询成为可能，从而非程序员也可以方便地使用。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，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行。

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。

优点：Hive 最适合于数据仓库应用，可以维护海量数据，而且可以对数据进行挖掘，然后形成意见和报告等，只要略懂得SQL语法的话就会很容易上手；

缺点：它不是一个完整的数据库，最大的限制就是Hive不支持记录级别的更新，插入或者删除操作；这是 Hadoop 以及 HDFS 的设计本身约束和局限性地限制了Hive所能胜任的工作。但用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导入到文件中；Hive 也不支持事务；

Hive 也有图形界面管理的商业产品： Cloudera 提供的 Hue 项目（https://github.com/cloudera/hue）

Hive 的功能模块：