Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供了一个用于查询和分析大数据集的SQL样式的接口。它使用了类似于传统关系型数据库的数据模型和查询语言，但是底层实现了将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统（HDFS）上。
数据模型
在Apache Hive中，数据是以表的形式存储的，表由行和列组成，类似于传统关系型数据库中的表结构。与关系型数据库不同的是，Hive的表可以具有复杂的嵌套结构，例如包含数组、映射和结构等复杂的数据类型。
Hive中的数据模型基于Hadoop的序列化和反序列化（SerDe）机制，它允许将数据以不同的格式（如JSON、CSV或Avro）存储在HDFS上，并提供了适当的SerDe来读取和写入这些数据。
数据存储处理
Apache Hive使用自己的存储处理引擎，称为Apache Hive Storage Handlers，用于与底层存储系统交互。默认的存储处理引擎是Hive文件存储处理器（HDFS），它允许将数据以文本格式存储在HDFS上。
除了Hive文件存储处理器，Hive还支持其他存储处理引擎，如Apache HBase（用于存储非结构化和半结构化数据）、Apache Cassandra（用于存储时间序列数据）和Amazon S3（用于存储云存储数据）等。
Hive文件存储处理器使用了一种称为“表格式”的存储格式来存储数据。表格式将数据分割成块，并以文件的形式存储在HDFS上。每个表都有一个或多个目录，每个目录都包含一个或多个文件，文件中存储了表的数据。
Hive还提供了一种称为“分区”的机制，用于进一步组织和管理表的数据。通过这种机制，用户可以将表的数据划分为多个逻辑部分，并根据某些列的值进行分区。这样可以提高查询效率，减少不必要的数据扫描。
总结
Apache Hive是一个强大的数据仓库基础设施，它使用了类似于传统关系型数据库的数据模型和查询语言，并能够查询和分析大数据集。它通过数据模型和存储处理机制，将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并提供了灵活的存储处理引擎和分区机制，以满足不同类型的数据存储和查询需求。
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