Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以让用户通过类SQL语言查询和分析大规模的分布式数据集。下面将介绍Hive的工作原理及其通俗易懂的解释。

首先，我们需要了解Hadoop和MapReduce的概念。Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它可以处理大量数据并在多个节点上运行任务。MapReduce是一种计算模型，用于在Hadoop上进行数据处理。MapReduce将大量数据拆分成多个小块，并在不同的节点上并行处理每个块，最后将结果汇总。

Hive使用Hadoop和MapReduce来执行查询操作。Hive提供了一种类SQL语言（HiveQL），允许用户编写查询语句来处理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据。当用户提交查询时，这些查询被转换为MapReduce作业，并在多个节点上并行处理数据。

Hive的工作原理如下：

1. 数据存储

Hive将数据存储在HDFS中。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop框架的一部分，它负责将数据存储在多个节点上。 Hive表与HDFS上的目录相对应，每个表都有自己的目录。表中的每一行都以文本文件的形式存储在HDFS中。

2. 元数据存储

Hive还维护了元数据，这些元数据描述了数据存储在哪里以及如何分区。元数据存储在关系型数据库中，例如MySQL或PostgreSQL。 Hive使用元数据来确定在哪个文件中查找数据以及如何查询数据。

3. 查询执行

当用户提交一个查询，Hive将查询转换为MapReduce作业。它将查询交给Hadoop JobTracker，JobTracker将它们分配给不同的数据节点进行并行处理。每个节点上的MapReduce任务会读取HDFS中的数据，并将结果返回到Hive。

4. 结果返回

Hive收集所有MapReduce任务的输出并合并它们。 Hive然后将结果返回给用户。结果可以在命令行界面或其他可视化工具中查看。

总之，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以让用户通过类SQL语言查询和分析大规模的分布式数据集。 Hive将查询转换为MapReduce作业，并在多个节点上并行处理数据。它还维护元数据，这些元数据描述了数据存储在哪里以及如何分区。 Hive将查询结果从许多节点中收集并汇总，最后将结果返回给用户。