1、Hive的存在可以简化MapReduce实现过程
（1）MapReduce编程的不便
（2）传统关系型数据库RDBMS人员的需要
（3）HDFS上的文件没有schema的概念：即没有表明、字段名、字段类型等信息。仅仅是一个字符串的文件。
2、Hive是什么？
（1）由Facebook开源，用于解决海量结构化日志的数据统计问题
（2）构建在Hadoop之上的数据仓库（当计算/存储能力不够，直接线性添加机器即可）
（3）Hive提供的SQL查询语言：HQL
（4）Hive底层支持多种不同的执行引擎：MR/Tez/Spark（在Hive里通过一个参数设置，即可更换底层引擎执行。客户对引擎是不感知的）
（5）使用SQL对海量数据的数据进行统计、分析的一个工具。
3、使用Hive的原因
（1）简单、容易上手
（2）为超大数据集设计的一个计算/存储扩展能力
（3）提供了统一的元数据管理：
Hive数据是存放在HDFS（普通的文本）上
元数据信息（记录数据[HDFS上的数据]的数据[描述HDFS的数据]）是存放在MySQL中。
SQL on Hadoop 提供的框架：Hive、Spark SQL、impala....（因为有统一的元数据管理，使用的框架可以任意更换，方便Hive上的作业移植到其他平台中）
4、Hive在Hadoop生态系统中的位置
（1）Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库，数据是存放在HDFS上的。
（2）当作业运行，即一个sql经过Hive，会自动翻译成MapRrduce作业，然后作业提交给YARN运行。然后不用担心MapRrduce到底是怎么实现了。
原文：https://www.cnblogs.com/jieqiong1755/p/15070947.html