hive是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象，使得数据相关人员是用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量的数据的处理、分析和统计工作，而不是必须掌握JAVA等变成语言和具备开发MapReduce程序的能力。Hive SQL实际上是先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行的计划，并且按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理。
由于Hive SQL 是翻译为MapReduce任务后在Hadoop集群执行的，而Hadoop是一个批处理系统，所以Hive SQL是高延迟的，不但翻译成的MapReduce任务执行延迟高，而且任务的提交和处理过程也是非常的耗时。因此，Hive即使处理的数据量非常的小，在执行的过程中也会有一定的延迟现象。同时，Hive不能提供数据排序和查询缓存功能，也不提供在线事务处理，更不提供实时查询和记录的更新，因为HIVE本身被定义为处理大规模的离线数据集。如果需要实现实时查询或记录的更新，HBASE是一个不错的选择。
作为Hadoop的主要数据仓库解决方案，底层存储依赖于HDFS，而Hive SQL是主要交互接口，而真正的计算和执行则由MapReduce完成，它们之间的桥梁是Hive引擎。接下来，具体看下HIVE的引擎架构：
Hive的主要组件包括UI组件、Driver组件(Complier、Optimizer和Executor)、Metastore组件、CLI(Command Line Interface，命令行接口)、JDBC/ODBC、Thrift Server和Hive Web Interface（HWI）等。，接下来分别对这几个组件进行介绍。
该组件是Hive的核心组件，该组件包括Complier(编译器)、Optimizer(优化器)和Executor(执行器),它们的作用是对Hive SQL语句进行解析、编译优化、生成执行计划，然后调用底层MR计算框架。
该组件是Hive用来负责管理元数据的组件。Hive的元数据存储在关系型数据库中，其支持的关系型数据库有Derby和mysql，其中Derby是Hive默认情况下使用的数据库，它内嵌在Hive中，但是该数据库只支持单会话，也就是说只允许一个会话链接，所以在生产中并不适用，其实其实在平时我们的测试环境中也很少使用。在我们日常的团队开发中，需要支持多会话，所以需要一个独立的元数据库，用的最多的也就是Mysql，而且Hive内部对Mysql提供了很好的支持。
Hive的命令行接口
该组件提供JDBC和ODBC接入的能力，用来进行可扩展且跨语言的服务开发。Hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用Hive的接口
该组件是Hive客户端提供的一种通过网页方式访问Hive所提供的服务。这个接口对应Hive的HWI组件
Hive通过CLI，JDBC/ODBC或HWI接受相关的Hive SQL查询，并通过Driver组件进行编译，分析优化，最后编程可执行的MapReduce任务，但是具体里面是怎么执行的，看图：
原文：https://www.cnblogs.com/Gxiaobai/p/11370976.html