Apache Hive traduce consultas escritas en un lenguaje muy similar a SQL (HiveQL) en trabajos de procesamiento distribuido ejecutados sobre Hadoop, permitiendo que analistas familiarizados con SQL consulten grandes volúmenes de datos sin necesitar programar directamente en Java o el modelo de MapReduce.
Por qué fue tan importante para democratizar Big Data
Antes de Hive, consultar datos en Hadoop requería escribir programas de MapReduce personalizados para cada pregunta, una barrera técnica considerable; Hive permitió que muchos más analistas de datos pudieran trabajar directamente con esos datos usando un lenguaje de consulta ya familiar.