优点

1.高可靠、高容错
2.类SQL语法，大量内置函数
3.可扩展，自定义存储格式
4.多接口

缺点

1.默认使用MapReduce离线搜索引擎，所以延迟较高
2.不支持物化视图，只能通过命令行
3.不适用OLTP业务
4.暂不支持存储过程，只能通过逻辑存储来实现

架构

1.JDBC： 连接的接口
2.Thrift Server： 提供接口，受理接口接入的请求
3.Driver： 包括：Compiler——编译SQL语句并转化到MR任务；Opimizer——优化器，对MR任务进行优化；Executor——按照任务依赖关系分别执行MR任务
4.WebUI： 提供可视化界面
5.MetaStore： 存储元数据

托管表和外部表

托管表

把数据移到仓库目录的表，Hive默认创建托管表，由Hive来管理数据，因为在本地，读的快，但占空间，而且托管表删除时所有数据都删除了

外部表

不把数据存在仓库里，只记录一个链接指明数据存在某个地方，不占空间，但延迟高，删除外部表时删的是元数据和链接

数据库、数据仓库对比

1.两者定义

(1)数据库： 面向业务，业务中通常使用数据库进行数据读写操作
(2)数据仓库： 数据库的集合体，里面存储了多个数据的数据库，所以并不适合在业务中进行使用

2.对比

(1)数据库的数据往往由于其面向于业务所以数据都是最新的，但是数据仓库的数据一般来说都会是历史性的数据，所以数据库一般用于面向于正常的操作式业务，而数据仓库往往面向的是数据分析和数据挖掘
(2)一般的操作业务比如商场的数据库为OLTP型业务，面向对象主要为客户；而OLAP型业务主要是面向于分析，对象为数据分析人员