HIVE SQL的编译过程：https://tech.meituan.com/2014/02/12/hive-sql-to-mapreduce.html

数据模型

想要把MP任务变成SQL语句，需要先把数据结构化，才能用SQL语句查询。
HIVE的数据通过表来抽象，数据由多行记录构成，一行记录包含多个字段，每个字段有特定的类型。
HIVE支持的类型：整数、浮点数和字符串；支持的复杂类型包含：数组、字典和结构体;同时允许自定义字段类型。
HIVE通常采用宽表结构，把一个对象的所有字段保存在一张表中。避免join操作，join操作一般需要跨服务器交互，成本高而且性能差。
HIVE的数据表支持分区和分桶操作，hive的分区方式属于静态分区，主要执行批处理作业，一次扫描大量连续的数据，数据只要按照过滤条件静态分区即可。

• 分区
  分区：根据指定字段的值，把数据分到不同的区，每个值一个区。以后可以根据这个字段来查询数据，就会只扫描对应分区的数据，而不用读全部数据。比如按照日期进行分区。
• 分桶
  分桶：根据指定字段的值，把数据分到固定个数的桶中，比如指定32个桶，通过哈希的方式让数据分布到不同的桶中。分桶可以用于采用分析。

数据存储

HIVE的数据表存储在HDFS上，一张表对应了HDFS的一个目录，对数据表分区，就是以分区字段的值作为目录名，创建子目录，分区数据保存在子目录中。
对数据表分桶，就是把原来的一个文件，分成多个文件，有几个桶就拆成几个文件。至于分桶后的文件放在哪里，就看在表上分桶，还是在分区上分桶。如果在表上分桶，就存储在表的根目录，如果在分区上分桶，就存储在对应的分区目录。
HIVE通过序列化和反序列化器，指定应用层数据模型和存储数据模型之间的转换规则。比如以什么作为分隔符，又以什么作为字段分隔符。

HIVE通过文件格式指定数据如何存储到文件中，比如是以文本格式存储，还是以二进制格式存储，还是使用列式存储。

系统架构

HIVE的整体架构并不复杂，总共分为3个部分。

• 对外接口
  对外接口包括命令行、web界面、thrift接口，以及JDBC和ODBC驱动。通过thrift接口，HIVE可以支持其他语言的客户端的调用。
• 驱动器
  驱动器管理了HIVEQL语句的生命周期，它通过编译器和优化器创建执行计划，通过执行器执行计划。
• Metastore
  Metastore存储了Hive的各种元数据，包括表的名称和位置、列的名称和类型等。