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Hive构建在Hadoop的HDFS和MapReduce之上，用于管理和查询结构化/非结构化数据的数据仓库。

使用HQL作为查询接口使用HDFS作为底层存储使用MapReduce作为执行层

首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。

　　其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：Table，External Table，Partition，Bucket。

Hive 中的 Table 和数据库中的 Table 在概念上是类似的，每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应的目录存储数据。例如，一个表 app，它在 HDFS 中的路径为：/ warehouse /app，其中，wh 是在 hive-site.xml 中由 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库的目录，所有的 Table 数据（不包括 External Table）都保存在这个目录中。Partition 对应于数据库中的 Partition 列的密集索引，但是 Hive 中 Partition 的组织方式和数据库中的很不相同。在 Hive 中，表中的一个 Partition 对应于表下的一个目录，所有的 Partition 的数据都存储在对应的目录中。例如：xiaojun 表中包含 dt 和 city 两个 Partition，则对应于 dt = 20100801, ctry = US 的 HDFS 子目录为：/ warehouse /app/dt=20100801/ctry=US；对应于 dt = 20100801, ctry = CA 的 HDFS 子目录为；/ warehouse /app/dt=20100801/ctry=CABuckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/ warehouse /app/dt =20100801/ctry=US/part-00000；hash 值为 20 的 HDFS 目录为：/ warehouse /app/dt =20100801/ctry=US/part-00020External Table 指向已经在 HDFS 中存在的数据，可以创建 Partition。它和 Table 在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。Table （内部表）的创建过程和数据加载过程（这两个过程可以在同一个语句中完成），在加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据对访问将会直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。

　　External Table 只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在 LOCATION 后面指定的 HDFS 路径中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个 External Table 时，仅删除hive的元数据，不会删除hdfs上对应的文件。
　首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？

4.3JOIN操作

　　在编写带有 join 操作的代码语句时，应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。 因为在 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，载入条目较少的表 可以有效减少 OOM（out of memory）即内存溢出。所以对于同一个 key 来说，对应的 value 值小的放前，大的放后，这便是“小表放前”原则。 若一条语句中有多个 Join，依据 Join 的条件相同与否，有不同的处理方法。
　　5.2无效ID在关联时的数据倾斜问题

　　问题：日志中常会出现信息丢失，比如每日约为 20 亿的全网日志，其中的 user_id 为主 键，在日志收集过程中会丢失，出现主键为 null 的情况，如果取其中的 user_id 和 bmw_users 关联，就会碰到数据倾斜的问题。原因是 Hive 中，主键为 null 值的项会被当做相同的 Key 而分配进同一个计算 Map。

  解决方法 1：user_id 为空的不参与关联，子查询过滤 null

SELECT * FROM log a
JOIN bmw_users b ON a.user_id IS NOT NULL AND a.user_id=b.user_id
UNION All SELECT * FROM log a WHERE a.user_id IS NULL

　　解决方法 2 如下所示：函数过滤 null

SELECT * FROM log a LEFT OUTER
JOIN bmw_users b ON
CASE WHEN a.user_id IS NULL THEN CONCAT(‘dp_hive’,RAND()) ELSE a.user_id END =b.user_id;

　　调优结果：原先由于数据倾斜导致运行时长超过 1 小时，解决方法 1 运行每日平均时长 25 分钟，解决方法 2 运行的每日平均时长在 20 分钟左右。优化效果很明显。

　　我们在工作中总结出：解决方法2比解决方法1效果更好，不但IO少了，而且作业数也少了。解决方法1中log读取两次，job 数为2。解决方法2中 job 数是1。这个优化适合无效 id（比如-99、 ‘’，null 等）产生的倾斜问题。把空值的 key 变成一个字符串加上随机数，就能把倾斜的 数据分到不同的Reduce上，从而解决数据倾斜问题。因为空值不参与关联，即使分到不同 的 Reduce 上，也不会影响最终的结果。附上 Hadoop 通用关联的实现方法是：关联通过二次排序实现的，关联的列为 partion key，关联的列和表的 tag 组成排序的 group key，根据 pariton key分配Reduce。同一Reduce内根据group key排序