简述Hive底层与数据库交互原理 ？
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。但Hive本身并不直接进行数据的存储和处理，而是依赖于底层的Hadoop组件。以下是Hive与数据库交互的底层原理的简要描述：
- 存储: Hive并不直接存储数据，而是将数据存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）上。这意味着Hive表的数据实际上是存储在HDFS的文件中。
- 元数据: Hive有一个元数据服务，通常是存储在关系型数据库中（如MySQL、Derby等）。这个元数据服务存储了Hive表的结构信息，如列名、数据类型等。
- 查询处理: 当你提交一个Hive SQL查询时，Hive会首先将这个查询转化为一系列MapReduce作业。然后，这些作业会在Hadoop集群上运行，处理存储在HDFS上的数据。
- 结果返回: MapReduce作业完成后，处理结果会返回给Hive，然后Hive将这些结果返回给查询用户。
应用场景举例：
假设你有一个大型的日志文件集，存储在HDFS上，并且你想对这些数据进行SQL查询。你可以使用Hive来定义一个表结构，该结构映射到这些日志文件上。然后，你可以使用Hive SQL来查询这些数据，就像查询传统的关系型数据库一样。Hive会在后台将这些SQL查询转化为MapReduce作业，并在Hadoop集群上运行这些作业来处理数据。最终，你会得到查询结果，就像从关系型数据库中查询得到的结果一样。
总之，Hive为大数据场景下的数据存储和查询提供了一个类似于SQL的接口，但它底层实际上是依赖于Hadoop的MapReduce和HDFS来实现的。