在大数据的发展当中，大数据技术生态的组件，也在不断地拓展开来，而其中的Hive组件，作为Hadoop的数据仓库工具，可以实现对Hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享，就主要来讲讲，Hive应用场景。
关于Hive，首先需要明确的一点就是，Hive并非数据库，Hive所提供的数据存储、查询和分析功能，本质上来说，并非传统数据库所提供的存储、查询、分析功能。
Hive数据仓库工具将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。通过类SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce编程变得更加简单易行。
Hive应用场景
总的来说，Hive是十分适合数据仓库的统计分析和Windows注册表文件。
Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS(Hive superimposes structure on data in HDFS)，并允许使用类似于SQL语法进行数据查询。
Hive更适合于数据仓库的任务，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hive与SQL相似促使其成为Hadoop与其他BI工具结合的理想交集。
Hive使用
Hive在Hadoop之上，使用Hive的前提是先要安装Hadoop。
Hive要分析的数据存储在HDFS，Hive为数据创建的表结构(schema)，存储在RDMS(relevant database m