Hive是Hadoop项目中的另一个子项目，它是建立在Hadoop基础之上的数据仓库工具，可以存储、查询和分析存储在HDFS中的大规模数据。从架构上看，Hive功能模块包括用户端、解释器、元数据存储和分析数据存储。如下图所示：
Hive功能结构
用户端：主要包含命令行（CLI）、客户端（Client）和Web图形化界面（WebGUI）。最常用的是CLI，它启动的时候会同时启动一个Hive守护进程服务，使用者可以交互式地输入地输入命令并得到相应的结果输出。Client是Hive的客户端，用户通过它连接到Hive的服务器。Client模式启动的时候，需要启动Hive服务器所在的节点，并进行相应的配置。WebGUI工具允许用户通过浏览器访问Hive，使用前要启动HWI组件（Hive Web Interface）。
解释器：主要包含执行编译器、优化器和执行器，它们完成HiveQL查询语句的词法分析、语法分析、编译、优化及计划的生成。生成的查询计划也会存储在HDFS中，并在随后通过MapReduce框架调用执行。这也体现了Hive的核心思想之一，就是尽量简化MapReduce开发的工作量，使得某些操作和查询的复杂逻辑对使用者完全透明。
元数据存储：Hive中的元数据包括表的名字、表的列、表分区、表数据所在的目录、是否为外部表，等等。尽管Hive采用NoSQL的方式进行工作，但它仍然使用关系型数据库存储元数据，这点主要是考虑到元数据的规模较小，而对读写同步的要求很高。此外，将元数据的存储从Hive的数据服务中解耦出来，可以大大减少执行语义检查的时间，也能提高整个系统运行的健壮性。常用的关系型数据库配置是MySQL或Derby嵌入式数据库。
分析数据存储：Hive用于分析的海量数据都存储在HDFS之中，支持不同的存储类型包括纯文本文件、HBase等文件。一旦解释器接受了HiveQL，那么Hive将直接读取HDFS的数据，并将查询逻辑转化成MapReduce计算来完成。
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