[Hadoop@master ~]$ cd $HIVE_HOME --進入Hive目錄
[hadoop@master hive]$ bin/hive --進入hive環境
hive> show databases; 顯示已有數據庫
hive> use test; 使用數據庫
hive> select * from test_1; 顯示表中數據

hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行。其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計，不必開發專門的MapReduce應用，十分適合數據倉庫的統計分析。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop中的大規模數據的機制。 (1).hive由FaceBook開源用于解決海量結構化日志的數據統計。 (2).hive是基于hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射成一張表，并提供類SQL查詢功能。 (3).hive是構建在hadoop之上的數據倉庫：

• 使用HQL語句作為查詢接口

• 使用HDFS進行存儲

• 使用mapreduce進行計算。 (4).hive本質是:將HQL轉化成MapReduce程序。 (5).靈活和擴展性比較好：支持UDF，自定義存儲格式。 (6).適合離線處理。 (7).查詢和管理在分布式存儲的大的數據集(數據庫：增刪改查，hive不支持增刪該)。管理主要是對表的管理。

hive是Hadoop的一個組件，作為數據廠庫，hive的數據是存儲在Hadoop的文件系統中的，hive為Hadoop提供SQL語句，是Hadoop可以通過SQL語句操作文件系統中的數據。hive是依賴Hadoop而存在的。

步驟
Hive提供了jdbc驅動，使得我們可以連接Hive并進行一些類關系型數據庫的sql語句查詢等操作，首先我們需要將這些驅動拷貝到報表工程下面，然后再建立連接，最后通過連接進行數據查詢。
拷貝jar包到FR工程
將hadoop里的hadoop-common.jar拷貝至報表工程appname/WEB-INF/lib下；
將hive里的hive-exec.jar、hive-jdbc.jar、hive-metastore.jar、hive-service.jar、libfb303.jar、log4j.jar、slf4j-api.jar、slf4j-log4j12.jar拷貝至報表工程appname/WEB-INF/lib下。
配置數據連接
啟動設計器，打開服務器>定義數據連接，新建JDBC連接。
在Hive 0.11.0版本之前，只有HiveServer服務可用，在程序操作Hive之前，必須在Hive安裝的服務器上打開HiveServer服務。而HiveServer本身存在很多問題（比如：安全性、并發性等）；針對這些問題，Hive0.11.0版本提供了一個全新的服務：HiveServer2，這個很好的解決HiveServer存在的安全性、并發性等問題，所以下面我們分別介紹HiveServer和HiveServer2配置數據連接的方式。
HiveServer
數據庫驅動:org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver；
URL:jdbc:hive://localhost:10000/default
注：hive服務默認端口為10000，根據實際情況修改端口；另外目前只支持默認數據庫名default，所有的Hive都支持。
測試連接，提示連接成功即可。

4
數據庫驅動:org.apache.hive.jdbc.HiveDriver；
URL:jdbc:hive2://localhost:10000/default
注：該連接方式只支持Hive0.11.0及之后版本。