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Hadoop 生态系统就是为了处理大数据而产生的解決方案。

在 Hadoop 中的 MapReduce 计算模型能将计算作业任务切分成多个小单元，然后分布到各个节点上去执行，从而降低计算成本并提供高扩展性。

但是要使用 MapReduce 进行数据处理分析的门槛是比较高的，要先学会 Java 面向 MapReduce API 进行编程，这对于从事 DBA 或者运维的人来说门槛高、不易学。

那么能否让用户从一个现有的数据基础架构转移到 Hadoop 上来呢，比如说这个数据架构就是基于传统关系型数据库和 SQL 查询的。

对于大量的 SQL 用户来说，这个问题将如何解决?

基于这个挑战，在 Facebook 就诞生了 Hive。

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 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。

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 )，这是一种可以存储、査询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。

当我们使用 Hadoop 的 MapReduce 进行数据处理时面临着人员学习成本太高、项目周期要求太短、 MapReduce 实现复杂逻辑开发难度太大等问题。

这就是我们为什么要使用 Hive 的原因所在了。

当我们使用 Hve 时，操作接口采用类 SQL 语法，提供快速开发的能力。

避免了去写 MapReduce ，减少开发人员的学习成本，而且扩展功能很方便。

优点

缺点