Hadoop开发存在的问题
只能用java语言开发，如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop，存在语言门槛。
需要对Hadoop底层原理，api比较了解才能做开发。
Hive概述
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表，并提供完整的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。
Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取、转化、加载（ETL Extract-Transform-Load ）,也可以叫做数据清洗，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HiveQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。
Hive的Hql
HQL - Hive通过类SQL的语法，来进行分布式的计算。HQL用起来和SQL非常的类似，Hive在执行的过程中会将HQL转换为MapReduce去执行，所以Hive其实是基于Hadoop的一种分布式计算框架，底层仍然是MapReduce，所以它本质上还是一种离线大数据分析工具。
数据仓库的特征
1.数据仓库是多个异构数据源所集成的。
2.数据仓库存储的一般是历史数据。 大多数的应用场景是读数据（分析数据），所以数据仓库是弱事务的。
3.数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。
4.数据仓库是时变的，数据存储从历史的角度提供信息。即数据仓库中的关键结构都隐式或显示地包含时间元素。
5.数据仓库是弱事务的，因为数据仓库存的是历史数据，一般都读（分析）数据场景。
数据库属于OLTP系统。（Online Transaction Processing）联机事务处理系统。涵盖了企业大部分的日常操作，如购物、库存、制造、银行、工资、注册、记账等。比如Mysql，oracle等关系型数据库。
数据仓库属于OLAP系统。（Online Analytical Processing）联机分析处理系统。Hive，Hbase等
OLTP是面向用户的、用于程序员的事务处理以及客户的查询处理。
OLAP是面向市场的，用于知识工人（经理、主管和数据分析人员）的数据分析。
OLAP通常会集成多个异构数据源的数据，数量巨大。
OLTP系统的访问由于要保证原子性，所以有事务机制和恢复机制。
OLAP系统一般存储的是历史数据，所以大部分都是只读操作，不需要事务。
适用场景
Hive 构建在基于静态（离线）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离线批处理作业，例如，网络日志分析。
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