由于 Hive 的查询是通过 MapReduce 框架实现的，而 MapReduce 本身就是为实现针对海量数据的高性能处理而设计的。所以 Hive 天然就能高效的处理海量数据。
与此同时，Hive 针对 HiveQL 到 MapReduce的翻译进行了大量的优化，从而保证了生成的MapReduce 任务是高效的。在实际应用中，Hive 可以高效的对 TB 甚至 PB级的数据进行处理。
HiveQL 和 SQL 非常类似，所以一个熟悉SQL 的用户基本不需要培训就可以非常容易的使用 Hive 进行很复杂的查询。
除了 HiveQL 自身提供的能力，用户还可以自定义其使用的数据类型、也可以用任何语言自定义 mapper 和 reducer 脚本，还可以自定义函数(普通函数、聚集函数)等。这就赋予了 HiveQL 极大的可扩展性。用户可以利用这种可扩展性实现非常复杂的查询。
Hive本身并没有执行机制，用户查询的执行是通过 MapReduce 框架实现的。由于MapReduce 框架本身具有高度可扩展(计算能力随 Hadoop 机群中机器的数量增加而线性增加)和高容错的特点，所以 Hive也相应具有这些特点。
Hive 自身并不存储用户数据，而是通过接口访问用户数据。这就使得Hive支持各种数据源和数据格式。例如，它支持处理 HDFS 上的多种文件格式(TextFile、SequenceFile 等)，还支持处理 HBase 数据库。用户也完全可以实现自己的驱动来增加新的数据源和数据格式。一种理想的应用模型是将数据存储在 HBase 中实现实时访问，而用Hive对HBase 中的数据进行批量分析。
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