hive是什么呢？如果用它的百度概念，那就是：
- hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
看完第一反应是不是：这都啥跟啥？
在经历无数次百度之后，我终于弄清hive小怪的真面目。它就是hadoop小boss的亲民大使呀。
hadoop作为目前最流行的大数据处理平台，手下有两大左右护法：HDFS和MapReduce，HDFS善文，专门存储文件，脑容量特别大；MapReduce善武，专门处理文件，十八样武艺样样精通。
但是，我等平民怎么懂得和这两位大将沟通呢？这时候，hive就出现了，我等平民用sql语言和hive交流，然后hive再将我们的请求传达给hadoop。
如图：
好咯，既然hive小怪是为我们数据分析师服务的，那接下来要好好了解它的喜好啦，争取早日把这只小怪拿下！
这篇文章，四毛就来分享一下hive的数据模型~
首先，数据模型是什么？
数据模型其实就是数据存储和展现的不同形式，不同的模型有不同的特征和操作方式。hive中，数据模型可以分为表（table）和视图（view）两大类，而表又有多个子分类。
1.内部表和外部表
内部表是由hive创建并加载数据的表，存储在hive的数据仓库里。亦就是说，内部表是hive的亲儿子，hive创建了它，并给它加载数据。
外部表是hive创建了一个表来加载现阶段已存在于HDFS中的数据。可以理解为，外部表是hive雇佣的员工，hive创建了它，它自带数据。
那么一个是亲儿子，一个是外雇的员工，他们有什么不同点呢？
2.分区表和桶表
分区表是按照partition列对数据进行拆分，所有的partition表都存储在同一目录下，可以提高查询效率。可以理解为，我们把数据按条件拆分，并放在一个文件夹里，便于我们查看。
桶表是对数据进行哈希取值，打散了之后放到不同的文件中存储。不专业地说，就是数据太大了，所以我们把数据随机放在几个桶里，要用的时候可以全部用，也可以取其中一桶或多桶。
下图是个举例，从中可以看出桶表和分区表的一些区别来~
那么我们来总结一下，他俩有什么不同点呢？
3.视图
视图是一种虚表，是一个逻辑概念，建立在已有表的基础上，用于跨表查询。视图赖以建立的这些表称为基表。通俗地说，表是实实在在的数据，而视图只是那美丽的“海市蜃楼”，我们可以利用视图做任何表格操作，但最终，它不过是浮云啊~
那如何创建视图呢？举个栗子：
create view view1 as select a.id,a.name,b.salary,b.dept from test1 a,test2 b where a.id=b.id;
注：为避免小伙伴们说我不严谨，这里说明一下：hive的视图是虚的，但并不是所有的视图都是虚的，例如：Mysql和Oracle中也有实物化的视图。
