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数据仓库概念
数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（Decision Support）。

数据仓库为何而来，解决什么问题的？
为了分析数据而来，分析结果给企业决策提供支撑。

（1）业务数据的存储问题
联机事务处理系统（OLTP）可以满足业务需求开展, 其主要任务是执行联机事务处理。其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到后台进行处理，并在很短的时间内给出处理结果？
关系型数据库（RDBMS）是OLTP典型应用，比如：Oracle、MySQL、SQL Server等。

（2）分析型决策的制定
随着业务的持续运营，业务数据将会越来越多。由此也产生出许多运营相关的困惑。为了能够正确认识问题，制定相关的解决措施，最稳妥办法就是：基于业务数据开展数据分析，基于分析的结果给决策提供支撑。也就是数据驱动决策的制定。

OLTP环境开展分析可行吗？
可以，但是没必要
OLTP系统的核心是面向业务，支持业务，支持事务。所有的业务操作可以分为读、写两种操作，一般来说读的压力明显大于写的压力。如果在OLTP环境直接开展各种分析，有以下问题需要考虑：
数据分析也是对数据进行读取操作，会让读取压力倍增；
OLTP仅存储数周或数月的数据；
数据分散在不同系统不同表中，字段类型属性不统一...

当分析所涉及数据规模较小的时候，在业务低峰期时可以在OLTP系统上开展直接分析。
但为了更好的进行各种规模的数据分析，同时也不影响OLTP系统运行，此时需要构建一个集成统一的数据分析平台。该平台的目的很简单：面向分析，支持分析，并且和OLTP系统解耦合。
基于这种需求，数据仓库的雏形开始在企业中出现了。

如数仓定义所说,数仓是一个用于存储、分析、报告的数据系统，目的是构建面向分析的集成化数据环境。我们把这种面向分析、支持分析的系统称之为OLAP（联机分析处理）系统。当然，数据仓库是OLAP系统的一种实现。

数仓主要特征

面向主题：主题是一个抽象的概念，是较高层次上数据综合、归类并进行分析利用的抽象
集成性：主题相关的数据通常会分布在多个操作型系统中，彼此分散、独立、异构。需要集成到数仓主题下。
非易失性：也叫非易变性。数据仓库是分析数据的平台，而不是创造数据的平台。
时变性：数据仓库的数据需要随着时间更新，以适应决策的需要。

什么是Hive
Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言（HQL），用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。
Hive核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交到Hadoop群集执行。
Hive由Facebook实现并开源。

使用Hive处理数据的好处
操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）
避免直接写MapReduce，减少开发人员的学习成本
支持自定义函数，功能扩展很方便
背靠Hadoop，擅长存储分析海量数据集

Hive和Hadoop关系
从功能来说，数据仓库软件，至少需要具备下述两种能力：存储数据的能力、分析数据的能力。
Apache Hive作为一款大数据时代的数据仓库软件，当然也具备上述两种能力。只不过Hive并不自己实现了上述两种能力，而是借助Hadoop。
Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据。
Hive的最大的魅力在于用户专注于编写HQL，Hive帮您转换成为MapReduce程序完成对数据的分析。

Hive能将数据文件映射成为一张表，这个映射是指什么？
Hive软件本身到底承担了什么功能职责？

映射信息记录
映射在数学上称之为一种对应关系，比如y=x+1，对于每一个x的值都有与之对应的y的值。
在hive中能够写sql处理的前提是针对表，而不是针对文件，因此需要将文件和表之间的对应关系描述记录清楚。
映射信息专业的叫法称之为元数据信息（元数据是指用来描述数据的数据 metadata）。

具体来看，要记录的元数据信息包括：
表对应着哪个文件（位置信息）
表的列对应着文件哪一个字段（顺序信息）
文件字段之间的分隔符是什么

SQL语法解析、编译
用户写完sql之后，hive需要针对sql进行语法校验，并且根据记录的元数据信息解读sql背后的含义，制定执行计划，并且把执行计划转换成MapReduce程序来具体执行，把执行的结果封装返回给用户。

Hive架构图

用户接口
包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行；Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是通过浏览器访问Hive。 

元数据存储
通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 

Driver驱动程序，包括语法解析器、计划编译器、优化器、执行器
完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有执行引擎调用执行。

执行引擎
Hive本身并不直接处理数据文件。而是通过执行引擎处理。当下Hive支持MapReduce、Tez、Spark3种执行引擎。

什么是元数据
元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。 

Hive Metadata即Hive的元数据。
包含用Hive创建的database、table、表的位置、类型、属性，字段顺序类型等元信息。
元数据存储在关系型数据库中。如hive内置的Derby、或者第三方如MySQL等。

Hive Metastore
Metastore即元数据服务。Metastore服务的作用是管理metadata元数据，对外暴露服务地址，让各种客户端通过连接metastore服务，由metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。
有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore服务即可。某种程度上也保证了hive元数据的安全。

metastore配置方式
metastore服务配置有3种模式：内嵌模式、本地模式、远程模式。
区分3种配置方式的关键是弄清楚两个问题：
Metastore服务是否需要单独配置、单独启动？
Metadata是存储在内置的derby或第三方RDBMS,比如MySQL。
企业推荐模式--远程模式。 

在生产环境中，建议用远程模式来配置Hive Metastore。在这种情况下，其他依赖hive的软件都可以通过Metastore访问hive。由于还可以完全屏蔽数据库层，因此这也带来了更好的可管理性/安全性。

Hive SQL（HQL）

--创建数据库并切换使用
create database if not exists itheima;
use itheima;
--ddl create table
create table t_archer(
id int comment "ID",
name string comment "英雄名称",
hp_max int comment "最大生命",
mp_max int comment "最大法力",
attack_max int comment "最高物攻",
defense_max int comment "最大物防",
attack_range string comment "攻击范围",
role_main string comment "主要定位",
role_assist string comment "次要定位"
) comment "王者荣耀射手信息"
row format delimited
fields terminated by "	";