背景

mapreduce编程的不变性，开发成本较高。比较死板。

• MapReduce is hard to program

【八股文】格式编程，三大部分

• No Schema, lack of query lanaguages, eg. SQL（没有库，缺乏查询语言slq等）

数据分析，针对DBA、SQL语句，如何对数据分析
MapReduce编程成本高
FaceBook 实现并开源Hive

如何简化MapReduce的开发？？？

hive介绍

hive把HDFS、yarn、MapReduce封装了。数据存储在hdfs、转换为MapReduce、运行在yarn上。hive是一个数据仓库。

什么是HIVE？

• 由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计；

• 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成一张表，并提供类SQL查询功能；

• 构建在Hadoop之上的数据仓库；
  使用HQL作为查询接口；
  使用HDFS存储；
  使用MapReduce计算；

• 本质是：将HQL转化成MapReduce程序

• 灵活性和扩展性比较好：支持UDF，自定义存储格式等；

• 适合离线数据处理；

• HQL的核心是Engine。引擎的作用是把HQL转换为mapreduce

HIVE在hadoop生态中的位置