Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
1， 适用场景
Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。因此，
Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的HiveQL语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop 集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。
2，下载安装
前期Hadoop安装准备，参考CentOS 6.4下Hadoop2.3.0详细安装过程：
下载地址
wget
解压安装
tar zxvf apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz -C /home/hadoop/src/
PS：Hive只需要在一个节点上安装即可，本例安装在name节点上面的虚拟机上面，与hadoop的name节点复用一台虚拟机器。
3，配置hive环境变量
vim hive-env.sh
export HIVE_HOME=/home/hadoop/src/hive-0.13.1
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
4，配置hadoop以及hbase参数
vim hive-env.sh
# Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory
HADOOP_HOME=/home/hadoop/src/hadoop-2.3.0/
# Hive Configuration Directory can be controlled by:
export HIVE_CONF_DIR=/home/hadoop/src/hive-0.13.1/conf
# Folder containing extra ibraries required for hive compilation/execution can be controlled by:
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/home/hadoop/src/hive-0.13.1/lib
5，验证安装：
启动hive命令行模式，出现hive，说明安装成功了
[hadoop@name01 lib]$ hive --service cli
15/01/09 00:20:32 WARN conf.HiveConf: DEPRECATED: hive.metastore.ds.retry.* no longer has any effect. Use hive.hmshandler.retry.* instead
Logging initialized using configuration in jar:file:/home/hadoop/src/hive-0.13.1/lib/hive-common-0.13.1.jar!/hive-log4j.properties
创建表，执行create命令，出现OK，说明命令执行成功，也说明hive安装成功。
hive> create table test(key string);
OK
Time taken: 8.749 seconds
hive>
6，验证可用性
启动hive
[hadoop@name01 root]$hive --service metastore &
查看后台hive运行进程
[hadoop@name01 root]$ ps -eaf|grep hive
hadoop 4025 2460 1 22:52 pts/0 00:00:19 /usr/lib/jvm/jdk1.7.0_60/bin/java -Xmx256m -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dhadoop.log.dir=/home/hadoop/src/hadoop-2.3.0/logs -Dhadoop.log.file=hadoop.log -Dhadoop.home.dir=/home/hadoop/src/hadoop-2.3.0 -Dhadoop.id.str=hadoop -Dhadoop.root.logger=INFO,console -Djava.library.path=/home/hadoop/src/hadoop-2.3.0/lib/native -Dhadoop.policy.file=hadoop-policy.xml -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Xmx512m -Dhadoop.security.logger=INFO,NullAppender org.apache.hadoop.util.RunJar /home/hadoop/src/hive-0.13.1/lib/hive-service-0.13.1.jar org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore
hadoop 4575 4547 0 23:14 pts/1 00:00:00 grep hive
[hadoop@name01 root]$
6.1在hive下执行命令，创建2个字段的表，字段间隔用’,’隔开：
hive> create table test(key string);
OK
Time taken: 8.749 seconds
hive> create table tim_test(id int,name string) row format delimited fields terminated by ',';
OK
Time taken: 0.145 seconds
hive>
6.2准备导入到数据库的txt文件，并输入值：
[hadoop@name01 hive-0.13.1]$ more tim_hive_test.txt
123,xinhua
456,dingxilu
789,fanyulu
903,fahuazhengroad
[hadoop@name01 hive-0.13.1]$
6.4 再打开一个xshell端口，进入服务器端启动hive：
[hadoop@name01 root]$ hive --service metastore
Starting Hive Metastore Server
6.5 再打开一个xshell端口，进入hive客户端录入数据：
[hadoop@name01 hive-0.13.1]$ hive
Logging initialized using configuration in jar:file:/home/hadoop/src/hive-0.13.1/lib/hive-common-0.13.1.jar!/hive-log4j.properties
hive> load data local inpath '/home/hadoop/src/hive-0.13.1/tim_hive_test.txt' into table tim_test;
Copying data from file:/home/hadoop/src/hive-0.13.1/tim_hive_test.txt
Copying file: file:/home/hadoop/src/hive-0.13.1/tim_hive_test.txt
Loading data to table default.tim_test
[Warning] could not update stats.
OK
Time taken: 7.208 seconds
hive>
6.6 验证录入数据是否成功，看到dfs出来有tim_test
hive> dfs -ls /home/hadoop/hive/warehouse;
Found 2 items
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2015-01-12 01:47 /home/hadoop/hive/warehouse/hive_hbase_mapping_table_1
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2015-01-12 02:11 /home/hadoop/hive/warehouse/tim_test
hive>
7，安装部署中的报错记录：
报错1：
[hadoop@name01 conf]$ hive --service metastore
Starting Hive Metastore Server
javax.jdo.JDOFatalInternalException: Error creating transactional connection factory