体系结构

   1、 Hive是建立在Hadoop HDFY上的数据仓库基础构架。

         用HDFS存储数据，用MapReduce进行计算（查询分析）

   2、 HSQL是Hive的查询语言，类似SQL。

           Hive将HSQL解析成MapReduce的job，在Hadoop里执行

    3、 Hive允许开发者自定义Map和Reduce来执行复杂的分析工作

    4、Hive的表，就是HDFS的目录及目录下的文件。

          目录名是表名，目录的下面文件是表的数据。

          表的元信息存在关系数据库里：自带的derby或另外部署的Mysql。

  创建表的物理实现过程如下：

Hive的metadata元信息

     元信息包括：表名；列信息；目录位置；分区及其属性；表的属性（是否为外部表等）；表的数据所在目录等。

    详细参加下图：

Hive的元信息

HSQL的执行过程

  1、 解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句，词法分析、语法分析、编译、优化器、以及查询计划Plan（类似java的.class文件）的生成。

   2、 生成的查询计划，放在HDFS目录中，将在随后的Map／Reduce中被调用执行。、、

   更信息的过程如下：

用explain plan for + select语句，可以查看该SQL的执行计划详情。