（1）从概念上来看
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它是MapReduce的一个封装，底层就是MapReduce程序；Hive可以将结构化的数据文件（eg：按照各字段分类的数据）映射成一张虚表，并提供类SQL查询功能；有了Hive后我们就不用再写麻烦的MapReduce程序了。（2）从本质来看
Hive就是把sql语句转化为MapReduce程序。Hive没有服务端，它本质是Hadoop或者说是HDFS的一个客户端，对HDFS的数据和Meta store的元数据进行操作；通常我们启动Hive是通过JDBC客户端操作的；（ps：对比hadoop中，通过命令start-dfs.sh启动HDFS服务端，然后通过hadoop fs -命令来启动HDFS客户端进行实际操作）
（1）事先将常用的SQL操作封装成MapReduce模板存放在Hive中；
（2）client依据实际需求写SQL语句，匹配对应的MapReduce模板，然后运行对应的MapReduce程序，
（3）生成相应的分析结果，返回给client。
（1）Hive处理的数据实际存放在HDFS中，默认路径/user/hive/warehouse；
（2）Hive分析数据的底层实现还是MapReduce程序；
（3）Hive调度资源时，用的是Yarn框架；
（4）在服务器中运行Hive之前需要群起HDFS和YARN。
（1）简单、只需要写SQL语句就行；
（2）Hive常用于数据分析，适合处理离线数据（静态数据）；
（3）优势在于处理大数据；
（4）支持用户自定义函数；
ps：mysql适合处理数据的增删改查，适合处理实时数据（动态数据）
（1）Hive的表达有限，无法表达迭代式算法（第一个MapReducer程序的结果作为另一个MapReducer程序的输入，这种就是迭代式算法）；
（2）数据挖掘不擅长（擅长数据挖掘的是Spark）；
（3）Hive自动生成MapReduce作业，通常不够智能化，效率比较低；
（4）Hive调优一般比较困难，粒度较粗。
两种客户端：
（1）CLI：命令行客户端（可以在shell中操作）；
（2）JDBC客户端
四种驱动Driver
（1）SQL Parser解析器：检查sql语法是否有错误；
（2）Physical Plan编译器：把sql语句转化成mr程序；
（3）Query Optimizer优化器：优化sql语句；
（4）Execution执行器：执行MR程序
元数据库Meta store （1）Meta store是Hive数据库中的一个库，用于存储处理数据的元数据，包括：
表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等。
（2）Meta store默认存储在Hive自带的derby数据库中，但因为derby无法实现并发，实际工作中一般将derby替换为mysql；
（3）Hive中处理的数据分两部分存放：
① 处理的结构化数据，存储在HDFS中
② 表的元数据存储在元数据库mysql中
总结：有了表的元数据信息，就能找到对应的字段；然后把字段映射到结构化数据中，这样就可以通过映射形成一张虚表；
（也就是说，表的元数据和mysql中的结构化数据，通过映射，构成一张虚表，用于Hive查询数据分析）
启动hive时，会初始化hive，这时会在mysql中生成大约36张表（后续随着业务的复杂会增加），然后创建表，会在mysql中存放这个表的信息（不是以表的形式存在的，而是把表的属性以数据的形式放在mysql中，这样在hive中使用sql命令一样是能够查到这张表的）。然后把本地的文本文件使用hive命令格式化导入到表中，这样这些数据就存放到hdfs中，而不是在mysql或hive中
（1）数据存储位置不同
Hive中处理的结构化数据存储在HDFS中，元数据存储在mysql的Meta store中；数据库将数据保存在块设备或本地文件系统中；（2）数据更新
Hive是针对数据仓库设计的，主要用于读，所有的数据在加载时已经确定好，适合处理静态数据；数据库通常是实时进行修改的，增删改查，适合处理动态数据；（3）执行机制
Hive大多数查询的执行是通过Hadoop提供的MapReduce实现的；数据库通常是用自己的引擎innodb；（4）执行延迟
Hive因为没有索引、利用MapReduce框架执行查询，所以Hive本身的延迟较高；数据库的延迟较低，但是不太适合处理PB级别以上海量数据；（5）可扩展性
Hive是建立在Hadoop上的，所以Hive也具备可扩展性，并发运行；数据库由于ACID语义的严格限制，扩展性非常有限，例如目前最先进的并行数据库oracle在理论上扩展能力也就只有100台左右。很明显，除了都用sql语句，Hive和数据库其实没啥太大关系。
