这是Cloudera发布的Apache Hive 1.1.0版本的二进制tar.gz包，适用于CDH 5.7.1发行版，便于在大数据环境中快速部署和使用。
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，即Hive Query Language）对大规模数据集进行整理、查询和分析。这里提到的是`apache-hive-1.1.0-cdh5.7.1-bin.tar.gz`的压缩包，这是用于在Cloudera Distribution Including Apache Hadoop (CDH) 5.7.1版本上安装Hive 1.1.0的二进制文件。
下面我们将深入了解Hive的主要组成部分和其工作原理：
**1、元存储（Metastore）：**
它是Hive的核心组件，用于保存表名、列信息等元数据。在CDH中，通常配置为与MySQL数据库集成以持久化存储这些信息。
**2、命令行接口（CLI）：**
用户可以通过此界面执行查询，并获取结果反馈。对于伪分布式环境而言，在单个节点上模拟多节点集群的行为是可能的。
**3、SQL-like语言（HQL）：**
这种简化版的语言让非Java背景的技术人员也能轻松操作大数据，无需直接编写复杂的MapReduce任务代码。
**4、与Hadoop集成：**
依赖于HDFS存储数据以及利用MapReduce进行计算。在这个案例中，`hadoop-2.6.0-cdh5.7.1`是运行环境的基础组件之一。
**5、服务接口（Server）：**
提供了一个网络接口供客户端连接执行查询操作，在分布式环境中尤为重要，因为用户可能不会直接在Hive服务器上进行工作。
**6、分区与桶化：**
为了提高性能和优化数据处理过程，Hive支持根据特定字段对大型数据集进行划分，并将这些小部分存储为独立的分区。同时，通过设置“桶”，可以进一步加速连接操作等任务执行效率。
部署步骤包括：
1. 安装MySQL数据库并配置用于元存储。
2. 解压`apache-hive-1.1.0-cdh5.7.1-bin.tar.gz`文件，并调整相关配置参数以指向正确的Hadoop和Metastore设置。
3. 启动Hive Metastore服务，确保其正常运行。
4. 初始化数据库表结构及元数据存储。
5. 确认HDFS及其他核心组件（如YARN）的可用性与正确安装情况。
6. 开启Hive Server以允许远程连接和执行查询操作。
在CDH 5.7.1版本中，所有关键服务已经被预先集成并优化过，简化了部署过程。使用伪分布式模式可以在单机环境中模拟整个集群环境，非常适合于测试或学习目的。
总之，`apache-hive-1.1.0-cdh5.7.1-bin.tar.gz`提供了强大的大数据处理能力，并且通过适当的配置和管理可以高效地在Hadoop上存储、查询及分析大量数据。
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