Apache Hive 是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户通过SQL-like语言（称为HQL，Hive Query Language）对大规模数据集进行分析和查询。Hive最初由Facebook开发，后来成为Apache软件基金会的一个顶级项目，广泛应用于大数据处理领域。在这个"apache-hive-3.1.2-bin.tar.zip"压缩包中，我们主要关注Hive 3.1.2版本的二进制安装文件。
Hive 3.1.2是Hive的一个稳定版本，它带来了许多改进和新特性，包括性能优化、功能增强以及对最新Hadoop生态系统的支持。以下是一些关键知识点：
1. **Hive架构**：Hive将用户的SQL语句转换为MapReduce任务在Hadoop集群上执行，提供了一种将结构化数据文件映射为数据库表并提供简单的SQL查询功能的方式。
2. **元数据存储**：Hive使用MySQL或Derby等数据库存储元数据，如表名、列名、分区信息等。这些元数据用于解析HQL并指导数据处理。
3. **HQL**：Hive Query Language是Hive的核心，它扩展了SQL，以适应分布式计算环境。HQL支持SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、JOIN等标准SQL操作，同时也提供了适合大数据处理的特殊函数，如LATERAL VIEW、OVER()窗口函数等。
4. **数据分区与桶**：为了提高查询性能，Hive支持数据分区（Partitioning）和桶（Bucketing）。分区将大表划分为更小、更易管理的部分，而桶则是将数据按照特定列的哈希值分成多个桶，便于并行处理。
5. **优化器**：Hive包含一个查询优化器，它通过CBO（Cost-Based Optimization）来决定执行计划，考虑作业成本以选择最佳执行路径。
6. **Hive on Tez和Hive on Spark**：Hive 3.1.2支持使用Tez和Spark作为执行引擎，这两个引擎相比默认的MapReduce提供了更高的性能和更低的延迟。
7. **ACID特性**：Hive 3引入了ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）事务特性，支持部分更新和删除操作，增强了数据一致性。
8. **ORC和Parquet格式**：这两种列式存储格式是Hive推荐的数据存储格式，它们提高了数据压缩率和查询性能。
9. **Hive CLI和Beeline**：Hive Command Line Interface（CLI）是Hive的原生交互式命令行工具，而Beeline是基于JDBC的改进版，提供更好的性能和可扩展性。
10. **Hive与HBase集成**：Hive可以与NoSQL数据库HBase集成，允许用户通过HQL查询HBase中的数据。
在解压"apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz"后，用户将获得一个完整的Hive二进制安装包，包含所有运行Hive服务所需的文件，如可执行文件、配置文件、库文件等。安装和配置Hive通常涉及以下几个步骤：设置环境变量、配置Hive-site.xml、创建元数据存储、初始化Hive metastore服务，最后启动Hive Server2供客户端连接。
Apache Hive 3.1.2是一个强大的大数据分析工具，通过其丰富的SQL支持和与Hadoop的紧密集成，使得非专业程序员也能方便地处理大规模数据。这个压缩包提供了一个快速启动Hive环境的途径，让开发者和数据分析师能更高效地进行大数据分析工作。
apache-hive-3.1.2-bin.tar.zip （1个子文件） 
apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 265.9MB
