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1、HIve的数据模型
2、Hive的基本安装
3、Hive的shell使用以及HQL的使用
4、Hive的优化
5、其它方式访问Hive表中的数据的形式
1、HIve的数据模型：
表（Table） 外部表（External Table）分区（Partition）桶（Buckets）
表（Table）主要包括元数据以及实际的数据，一般元数据主要存储在关系型的数据库中，而实际的数据一般存放在HDFS创建的/usr/hive/warehouse这个目录下。在删除表的时候，元数据和目标数据都删除。
外部表（EXternal Table）元数据存放在关系型的数据库中，实际数据存放在绝对位置，不需要将数据移动到/usr/hive/warehouse这个目录下的表目录下。在删除表的时候，元数据删除，目标数据不删除。
分区：主要是为了加快查找的速度，一般需要人为的设定分区的字段，以及查询时，人工填写要查找的分区。
桶：主要是将一个文件按照key的hash分配到不同的桶中，加快查找，同时也有主要样本的抽样，减少执行的时间。
2、Hive的基本安装（可以按照前面的博客）
（1）首先安装Hadoop的hdfs
（2）需要安装，mysql
3、Hive的shell使用以及HQL的使用
我们可以使用Hive shell 进行数据的访问
DDl DMLQuery
DDL ：主要包括 create alter，drop等对于表的创建
create table 表明（列名 数据类型）partition by（）clustered by（）sorted by（）row format delitimited field terminated by '\t'
drop table 表名
alter table 表名add ***
create table 表名 like
create table 表名 select * from 表名；
DML：几个常用的语句
Load Data Local INPATH ‘/user/path/***’ into table 表明
Insert OVERWRITE table 表名 select * from 表名
insert overwrite directory ‘地址’ select * from表名
insert overwrite local directory ‘地址 ’select * from 表名
Query（查询）
主要使用的就是select 语法跟sql 的差不多。
4、Hive的优化
1、我们可以将table表的数据的存储格式用RCFile存储，这种存储比textFile，SequenceFile高效。
2、合理的使用分区和桶，加在查找的速度
3、保证数据集均匀分布在集群中
4、优化我们的sql语句，保证执行的效率
扩展：
前面几篇博客主要讲解的是使用RCFile进行文件的保存。
（1）了解RCFile 文件的具体格式
（2）如何将Hive的文件转化为RCFile文件的格式（很简单）
（1） 将文件导入到hive表中
（2）在将这张表中的数据插入到另外一张表中。这个新的这张表就是RCFIle文件的格式
（3）压缩算法（GZIP，SNAPPY，LZO）一般在Hive shell中通过set设置
HIve将文件保存为RCFile文件形式时，在使用压缩算法，减少文件的存储空间。
（4）MapReduce并没与提供RCFIle的形式
通过MapReduce将文件转化为RCFile形式，并读取RCFIle文件
5、其它方式访问Hive表中的数据的形式
我们可以使用JDBC的方式，访问Hive中的数据。