Hive构建在Hadoop文件系统之上，Hive不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作，不适合需要低延迟的应用，如联机事务处理（On-line Transaction Processing，OLTP）相关应用。

            Hive作为数据仓库软件，使用类SQL的HiveQL语言实现数据查询，所有Hive数据均存储在Hadoop文件系统中，具有以下特性。

        1）使用HiveQL以类SQL查询的方式轻松访问数据，将HiveQL查询转换为MapReduce的任务在Hadoop集群上执行，完成ETL（Extract、Transform、Load，提取、转换、加载）、报表、数据分析等数据仓库任务。HiveQL内置大量UDF（User Defined Function）来操作时间、字符串和其他的数据挖掘工具，支持用户扩展UDF函数来完成内置函数无法实现的操作。

        2）多种文件格式的元数据服务，包括TextFile、SequenceFile、RCFile和ORCFile，其中TextFile为默认格式，创建SequenceFile、RCFile和ORCFile格式的表需要先将文件数据导入到TextFile格式的表中，然后再把TextFile表的数据导入SequenceFile、RCFile和ORCFile表中。

        3）直接访问HDFS文件或其他数据存储系统（如HBase）中的文件。 ·

        4）支持MapReduce、Tez、Spark等多种计算引擎，可根据不同的数据处理场景选择合适的计算引擎。

        5）支持HPL/SQL程序语言，HPL/SQL是一种混合异构的语言，可以理解几乎任何现有的过程性SQL语言（如Oracle PL/SQL、Transact-SQL）的语法和语义，有助于将传统数据仓库的业务逻辑迁移到Hadoop上，是在Hadoop中实现ETL流程的有效方式。

        6）可以通过HiveLLAP（Live Long and Process）、Apache YARN和Apache Slider（动态YARN应用，可按需动态调整分布式应用程序的资源）进行秒级的查询检索。LLAP结合了持久查询服务器和优化的内存缓存，使Hive能够立即启动查询，避免不必要的磁盘开销，提供较佳的查询检索效率。

1.启动hadoop

cd /apps/hadoop/sbin  
./start-all.sh  

2.启动MySQL

sudo service mysql start 

3.启动hive

cd /apps/hive/bin  
hive  

3.创建数据库

create  database if not exists 库名;
use 库;

4.创建表

--- 创建内部表
create table if not exists 表名(字段名 属性，字段名 属性，......);
-- 创建外部表
create external table if not exists 表名(字段名 属性，字段名 属性，......);
-- 创建表，可以读取以“，”分割的数据
create external table if not exists 表名(字段名 属性，字段名 属性，......)
row format delimited fields terminated by ',';
-- 创建分区表
create table if not exists 表名(字段名 属性，字段名 属性，......) partitioned by (分区字段 属性);
-- 创建表2，结构等同于表1
create table if not exists usr1 like usr;

5.创建视图

hive>create view 视图名 as select id,age from usr;
--- 创建视图，只包含usr表中id，age属性

6.删除操作

-- 删除数据库
drop databasehive;
drop database if not exists 库名;
-- 删除数据库及其中所有表
drop database if not exists 库名 cascade;
-- 删除表
drop table if exists 表名;
-- 删除表usr，如果是内部表，元数据和实际数据都会被删除；
-- 如果是外部表，只删除元数据，不删除实际数据
-- 删除视图
dropview if exists 视图名;

7.修改

-- 修改数据库
-- 为hive数据库设置dbproperties键值对属性值来描述数据库属性信息
alter database hive set dbproperties(‘edited-by’=’lily’);
-- 修改表 重命名
alter table 原名 rename to 新名;
-- 修改表 增加分区
alter table 表名 add if not exists partition(age=10);
-- 删除表中分区
alter table 表名 drop if exists partition(age=10);
-- 修改列名
alter table 表名 change 原名 新名 属性 after 位置;
-- 例：把表usr中列名name修改为username，并把该列置于age列后
alter table usr change name username string after age;
-- 增加列
alter table 表名 add columns(列名 属性);
-- 删除原有字段，指定新字段
alter table 表名
replace columns(新列名 属性，新列名 属性，.... );
-- 修改视图
alter view 视图名 set .... ;

8.查看

-- 查看数据库
show databases;
-- 查看指定条件数据库
show databases like ‘h.*’;
-- 查看表和视图
show tables;
-- 查看指定条件的表和视图
show tables in hive like ‘u.*’;

9.描述

-- 查看数据库基本信息
describe database 库名
-- 查看数据库详细信息
describe database extended 库名;
-- 查看表、视图的基本信息
describe 名;
-- 查看表、视图的详细信息
describe extended 名；
-- 查看某一列的信息
describe extended 库名.表名.列名;

10.信息的装载

-- 把本地目录下文件中的数据装载进表中，并覆盖原有数据
load data local inpath ‘/usr/local/data’ overwrite into table 表名;
-- 把本地目录下文件中的数据装载进表中，不覆盖原有数据
load data local inpath‘/usr/local/data’  into table 表名;
-- 把分布式文件系统目录下文件中的数据装载进表中，并覆盖原有数据
load data inpath ‘hdfs://master_srever/usr/local/data’ overwrite into table 表名

11.数据导入和导出

-- 插入其他表中的数据并覆盖原有数据
insert overwrite table usr1 select * from usr where age=10;；
-- 插入其他表中的数据，不覆盖原有数据
insert table usr1 select * from usr where age=10;；
-- 将表中数据导出到本地目录
insert overwrite local directory '/data/hive2/out' select * from cat_group;
-- 将表中数据导出到分布式文件系统目录
insert overwrite directory'/myhive2/out' select * from cat_group; 

12.数据的查询（同MySQL）

-- select 查询
hive>select * from student;
hive>select * from student limit 1;
hive>select name from student;
hive>select t.name from student t;
-- join查询
hive>select t1.name,t2.coursename from student t1 >join course t2 on t1.stuid = t2.stuid;
hive>select t1.name,t2.coursename from student t1 >left join course t2 on t1.stuid = t2.stuid;
hive>select t1.name,t2.coursename from student t1 >right join course t2 on t1.stuid = t2.stuid;
hive>select t1.name,t2.coursename from student t1 >full join course t2 on t1.stuid = t2.stuid;
-- where子句
hive >select * from student where age = 21;
-- 嵌套查询
hive >select a.name, b.coursename
> from (select stuid, name from student) a
> join (select stuid, coursename from course) b on a.stuid = b.stuid;
-- order by 子句
hive >select * from student order by age desc;
hive >select * from student order by age;
-- groupby ：分组，常与聚合函数同时使用
hive >select sex,avg(age) from student group by sex;
hive >select sex,avg(age) from student group by sex having avg(age) > 20;

 hive的详细介绍和安装可参考：（超详细）大数据技术之Hive的实战_hive实战-CSDN博客