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简单来说，Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。
一、hive是什么？
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如，亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。
Hive 依赖于 HDFS 存储数据，Hive 将 HQL 转换成 MapReduce 执行，所以说 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，实质就是一款基于 HDFS 的 MapReduce 计算框架，对存储在 HDFS 中的数据进行分析和管理。
Hive执行简易流程
二、为什么使用 Hive
直接使用 MapReduce 所面临的问题：
1.人员学习成本太高
2.项目周期要求太短
3.MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大
为什么要使用 Hive：
1.更友好的接口：操作接口采用类 SQL 的语法，提供快速开发的能力
2.更低的学习成本：避免了写 MapReduce，减少开发人员的学习成本
3.更好的扩展性：可自由扩展集群规模而无需重启服务，还支持用户自定义函数
三、Hive的几个特点
Hive优点
1.Hive最大的特点是通过类SQL来分析大数据，而避免了写MapReduce程序来分析数据，这样使得分析数据更容易。
2.数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能
3.Hive是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）。
4.数据存储方面：它能够存储很大的数据集，并且对数据完整性、格式要求并不严格。
5.数据处理方面：因为Hive语句最终会生成MapReduce任务去计算，所以不适用于实时计算的场景，它适用于离线分析。
Hive缺点
1、Hive 不支持记录级别的增删改操作，但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结 果导入到文件中（当前选择的 hive-2.3.2 的版本支持记录级别的插入操作）
2、Hive 的查询延时很严重，因为 MapReduce Job 的启动过程消耗很长时间，所以不能 用在交互查询系统中。
3、Hive 不支持事务（因为不没有增删改，所以主要用来做 OLAP（联机分析处理），而 不是 OLTP（联机事务处理），这就是数据处理的两大级别）。
四、hive架构
1.类SQL的查询语言
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。
HiveQL 灵活的可扩展性(Extendibility)
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。
2.高扩展性(Scalability)和容错性
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。
3.与 Hadoop 其他产品完全兼容
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。
Hive架构
五、Hive的工作原理
Hive的工作原理
1. 用户提交查询等任务给Driver。
2. 编译器获得该用户的任务Plan。
3. 编译器Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。
4. 编译器Compiler得到元数据信息，对任务进行编译，先将HiveQL转换为抽象语法树，然后将抽象语法树转换成查询块，将查询块转化为逻辑的查询计划，重写逻辑查询计划，将逻辑计划转化为物理的计划（MapReduce）, 最后选择最佳的策略。
5. 将最终的计划提交给Driver。
6. Driver将计划Plan转交给ExecutionEngine去执行，获取元数据信息，提交给JobTracker或者SourceManager执行该任务，任务会直接读取HDFS中文件进行相应的操作。
7. 获取执行的结果。
8. 取得并返回执行结果。
六、Hive的数据组织
1.Hive 的存储结构包括数据库、表、视图、分区和表数据等。数据库，表，分区等等都对 应 HDFS 上的一个目录。表数据对应 HDFS 对应目录下的文件。
2.Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式，因为 Hive 是读模式 （Schema On Read），可支持 TextFile，SequenceFile，RCFile 或者自定义格式等
3.只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据
Hive 的默认列分隔符：控制符 Ctrl + A，/x01 Hive 的
Hive 的默认行分隔符：换行符 /n
4.Hive 中包含以下数据模型：
database：在 HDFS 中表现为${hive.metastore.warehouse.dir}目录下一个文件夹
table：在 HDFS 中表现所属 database 目录下一个文件夹
external table：与 table 类似，不过其数据存放位置可以指定任意 HDFS 目录路径
partition：在 HDFS 中表现为 table 目录下的子目录
bucket：在 HDFS 中表现为同一个表目录或者分区目录下根据某个字段的值进行 hash 散 列之后的多个文件
view：与传统数据库类似，只读，基于基本表创建
5.Hive 的元数据存储在 RDBMS 中，除元数据外的其它所有数据都基于 HDFS 存储。默认情 况下，Hive 元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的 测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户会话，则需要一个独立的元数据库，使用 MySQL 作为元数据库，Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持。
6.Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和 Bucket 表
内部表和外部表的区别：
删除内部表，删除表元数据和数据
删除外部表，删除元数据，不删除数据
内部表和外部表的使用选择：
大多数情况，他们的区别不明显，如果数据的所有处理都在 Hive 中进行，那么倾向于 选择内部表，但是如果 Hive 和其他工具要针对相同的数据集进行处理，外部表更合适。
使用外部表访问存储在 HDFS 上的初始数据，然后通过 Hive 转换数据并存到内部表中
使用外部表的场景是针对一个数据集有多个不同的 Schema
通过外部表和内部表的区别和使用选择的对比可以看出来，hive 其实仅仅只是对存储在 HDFS 上的数据提供了一种新的抽象。而不是管理存储在 HDFS 上的数据。所以不管创建内部 表还是外部表，都可以对 hive 表的数据存储目录中的数据进行增删操作。
分区表和分桶表的区别：
Hive 数据表可以根据某些字段进行分区操作，细化数据管理，可以让部分查询更快。同 时表和分区也可以进一步被划分为 Buckets，分桶表的原理和 MapReduce 编程中的 HashPartitioner 的原理类似。
分区和分桶都是细化数据管理，但是分区表是手动添加区分，由于 Hive 是读模式，所 以对添加进分区的数据不做模式校验，分桶表中的数据是按照某些分桶字段进行 hash 散列 形成的多个文件，所以数据的准确性也高很多。
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