1、Hive主要用于解决大数据存储和复杂数据分析查询问题。Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以存储、查询和分析大规模的数据集。它能够处理结构化和半结构化的数据，使得数据分析师和数据科学家能够轻松地探索和分析数据。
2、Hive是一个用于处理大数据的平台，建立在Hadoop之上。它为大数据提供了类似于传统数据库的结构化查询功能。通过Hive，开发者可以将大规模的数据集进行存储、查询和分析。Hive的主要功能包括数据存储管理、数据查询、数据汇总等。此外，Hive还提供了索引功能，以提高数据查询的效率。
3、hive是hadoop的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。一个擅长大数据并行计算，一个支持SQL数据查询，方便是显而易见的。
4、Hive支持SQL语言进行数据查询，同时兼容HiveQL，允许开发者使用类似SQL的语法进行复杂的数据分析。而Impala也支持SQL查询，但在处理复杂查询时，其优化器相较于Hive更为高效。此外，Impala还提供了对多租户环境的更好支持，允许多个用户同时运行各自的查询。
5、HiveQL：Hive 查询语言，类似于 SQL，用于执行查询、数据转换和数据分析操作。 Hive 的应用场景 Hive 的应用场景涵盖了多个领域，包括但不限于：数据仓库：Hive 可用于构建和维护数据仓库，将各种结构化和半结构化数据集成到一个中心化存储中。
6、hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。一个擅长大数据并行计算，一个支持SQL数据查询，方便是显而易见的。
首先这次任务咱们使用Hive来进行数据处理和分析，通过查询Hive文档发现Hive内置函数无法实现分词，但是Hive提供UDF支持用户自定义函数来实现更多的功能。
hive把纯文本放在表对应的位置，就可以查询到数据，但是如果纯文本里面存在表头，会把表头也作为第一行数据。如果又不想在纯文本中去掉表头只要在建表语句中加入如下‘tblproperties （skip.header.line.count=1）’即可。
常用的的有三种：从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。
通过HiveQL加载数据：Hive可以通过HiveQL语句来加载数据，无论是结构化数据（如CSV、JSON）还是非结构化数据（如文本文件）。使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集。例如，使用`LOAD DATA INPATH`命令可以将数据从HDFS中导入到Hive表中。
在Hive SQL的世界里，内置的函数犹如瑞士军刀，功能强大且多样化。它们涵盖了数学运算、日期处理、集合操作、类型转换，以及字符串和文本操作，为数据分析和数据转换提供了强大的工具。以下是Hive中一些关键函数的概览，带你深入了解它们的强大功能。
首先，TEXTFILE是Hive默认的文件格式，其存储方式为纯文本。每一行都是一条记录，每行都以换行符\n结尾。虽然TEXTFILE具有可读性高的优点，便于直接查看和理解数据，但其缺点在于磁盘利用率低，数据压缩比不高，且在数据量大时查询效率相对较低。
1、hive和mysql的区别：设计目标不同：Hive是Apache基金会的开源项目，主要用于大数据的查询与分析，它提供的是一种类SQL的查询语言——HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以快速上手；而MySQL则是一种关系型数据库管理系统，主要用于存储、处理以及检索数据。
2、全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。
3、一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL。
4、Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。hive和mysql的区别是什么？当然不是，hive支持jdbc和odbc数据源连接，可以连接很多种数据库，mysql、oracle等等等等，它自己的metastore用的就是derbyDB。
1、Hive支持的数据格式主要有以下几种：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORC以及PARQUET。首先，TEXTFILE是Hive默认的文件格式，其存储方式为纯文本。每一行都是一条记录，每行都以换行符\n结尾。
2、Hive支持的数据格式丰富多样，主要包括TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORC以及PARQUET等。TEXTFILE是Hive默认的文件格式，存储为纯文本，便于直接查看，但磁盘利用率较低，查询效率在大数据量时相对不高。SEQUENCEFILE是Hadoop API提供的二进制文件，支持压缩和分割，适用于MapReduce作业处理。
3、数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库 则可以将数据保存在本地文件系统中。 数据格式。
4、hive主要有textfile、sequencefile、orc、parquet 这四种存储格式，其中sequencefile很少使用，常见的主要就是orc和parquet这两种，往往也搭配着压缩方式合理使用。
5、TextFile Hive数据表的默认格式，存储方式：行存储。可使用Gzip，Bzip2等压缩算法压缩，压缩后的文件不支持split。但在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。
6、ORC，Hive的专属列存格式，支持ZLIB和SNAPPY压缩，对数据仓库的读取优化表现出色。TextFile，虽然以行存形式存在，但无压缩且解析成本高，主要应用于数据的初始层（ODS）。SequenceFile，Hadoop的基石，采用二进制序列化，键值对结构，主要用于脚本加载，非压缩。