Hive概述
架构于Hadoop之上，可以将结构化的HDFS文件映射成一张表，并提供了类似于SQL语法的HQL查询功能
核心本质：将HQL语句转换成MapReduce任务
Hive的主要优缺点
优点：
避免了开发人员去实现Map和Reduce的接口，大大降低了学习成本
HQL语法类似于SQL语法，简单、容易上手
缺点：
执行效率比较低 Hive生成的MapReduce任务，不够智能化，容易造成数据倾斜
Hive架构图
每个模块负责的内容：
Meta Store: 元数据，一般存储在mysql
Client: 客户端
Driver:驱动器
HQL Parse: 解析器，HQL解析和语法分析
Physical Plan: 编译生成逻辑执行计划
Query Optimizer: 对逻辑执行计划进行优化
Execution: 把逻辑执行计划转换成物理执行计划
Hadoop
Map Reduce: 执行计算
HDFS: 文件存储
MapReduce 执行原理
MapReduce是一种分布式计算模型，由Map和Reduce组成。 Map()负责把一个大的block块进行切片并计算。 Reduce() 负责把Map()切片的数据进行汇总、计算。
执行的核心思想： 相同key的键值对为一组调用一次Reduce方法，方法内迭代这组数据进行计算。
【Map Reduce 详细步骤图】
ODPS与Hive的关系
ODPS是阿里基于Hive的核心思想构建的，不同的是Hive的文件存储在hdfs上，ODPS则存在阿里的盘古里。而且ODPS针对Hive做了一些优化
【ODPS架构图】
ODPS针对HIVE的优化
Query Optimizer 优化器的优化
RBO: 基于规则的优化器 (Oracle 6-9i, Hive)
? 一种过时的优化器框架，它只认规则，对数据不敏感。优化是 局部贪婪，容易陷入局部优但是全局差的场景，容易受应用规 则的顺序而生产迥异的执行计划，往往结果是不是最优的。
CBO:基于代价的优化器 (Oracle 8开始，Oracle 10g完 全取代RBO; MaxCompute)
? Volcano模型，展开各种可能等价的执行计划，然后依赖数据
的统计信息，计算这些等价执行计划的“代价”，最后从中选 用cost最低的执行计划。
最典型的优化点：
distinct 的性能优化到和 group by 一致
reduce 分配更加平滑
