前面我们讲过，MapReduce 的出现大大简化了大数据编程的难度，使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿，普通工程师也能使用 MapReduce 开发大数据程序。但是对于经常需要进行大数据计算的人，比如从事研究商业智能（BI）的数据分析师来说，他们通常使用 SQL 进行大数据分析和统计，MapReduce 编程还是有一定的门槛。而且如果每次统计和分析都开发相应的 MapReduce 程序，成本也

我们都知道 Hive 数据仓库底层是需要依赖于 Hadoop HDFS 进行数据存储的，但 Hive 中所有真实数据都存储在 HDFS 中，元数据（metastore）存储在关系型数据库中，如 Hive 自带的 Derby，MySQL。这样更有利于对数据做分布式计算。 4.1 Hive 数据单元 为了有效地对真实数据进行管理，根据粒度大小，Hive 将真实数据划分为如下数据单元。 4.1.1 数据

本章我们将学习 Hive 数据类型和文件存储格式。Hive 中的数据类型主要分为：基本数据类型 和 集合数据类型。我们先来看基本数据类型，这些数据类型和其他编程语言中的数据类型有什么区别吗？特别是 Java 语言。 3.1 基本数据类型 3.1.1 整数类型 Hive 主要有 4 种带符号的整数类型：TINYINT、SMALINT、INT、BIGINT，它们分别对应 Java 中的 byte、sh

这一章我们开始学习如何搭建 Hive 的3种运行模式，先从最简单的内嵌模式开始。 在开始安装 Hive 之前，我们需要提前在 CentOS 7上安装好 JDK、Hadoop完全分布式集群以及 MySQL数据库后才开始安装 Hive。 如果不知道怎么安装的同学请看本篇文章：Hadoop完全分布式集群搭建。 2.1 Hive 安装地址 2.1.1 Hive 官方网站 https://hive.apac

今天我们从零开始学习大数据核心技术里面的一个非常重要的技术：Hive。它是我们大数据处理过程中使用比较广泛的技术。我们将从它的产生背景、优缺点、系统架构原理、与传统关系型数据库的比较以及运行模式等方面进行学习。 在开始学习 Hive 之前，我们已经学习过了 Hadoop 相关的知识。Hive 需要以 Hadoop 作为基础，因此，没系统学习过 Hadoop 的同学可以先去学习这方面的知识。 我们先