apache-hive-1.1.0-bin.tar.gz

### 回答1：
apache-hive-1.1.0-bin.tar.gz是一个Apache Hive的二进制发布版本。Apache Hive是一个建立在Apache Hadoop之上的数据仓库基础架构，用于提供数据汇总、查询和分析的功能。

这个二进制发布版本是经过编译的，可以直接在已经安装了Hadoop环境的机器上使用。用户可以通过下载并解压这个tar.gz文件，获得Hive的可执行文件、配置文件和其他必要的库文件。

Apache Hive提供了一种类似于传统关系型数据库的查询语言，称为HiveQL，使得用户可以使用类似SQL的语法来查询和分析存储在Hadoop集群中的数据。HiveQL编译器将用户的查询转换为MapReduce任务，并在Hadoop上执行这些任务。

除了查询语言之外，Hive还提供了数据的存储与管理机制，包括表的创建、数据的导入导出以及分区和桶的管理等功能。这使得用户可以更方便地将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统中。

Apache Hive主要用于处理大规模的结构化数据，如日志文件、社交网络数据和传感器数据等。它适用于那些需要对海量数据进行汇总、分析和挖掘的应用场景。

通过使用Apache Hive，用户可以充分利用Hadoop的强大分布式计算能力和存储能力，以更高效的方式进行数据处理和分析。它使得普通的开发人员和分析师可以利用Hadoop集群进行复杂的数据操作，而不需要深入了解Hadoop的底层技术细节。

### 回答2：
Apache Hive是建立在Apache Hadoop之上的一个数据仓库基础设施，它提供了一种将结构化数据存储在Hadoop上并进行查询和分析的方式。

"apache-hive-1.1.0-bin.tar.gz"是Apache Hive 1.1.0版本的二进制发布压缩文件。这个文件包含了Hive的二进制可执行文件和相关的库，可以用于安装和运行Hive。

要使用这个文件，首先需要将其下载到本地计算机中。然后，可以使用合适的解压缩工具（如WinRAR或tar命令）对压缩文件进行解压缩。

解压缩后，会得到一个包含Hive二进制文件、配置文件和其他必要文件的目录。通过修改配置文件，可以对Hive进行自定义设置，例如指定Hadoop集群的位置和其他相关参数。

安装完成后，可以使用Hive提供的命令行界面或其他Hive客户端工具连接到Hadoop集群并执行SQL查询。Hive支持类似于传统关系型数据库的SQL查询语言，称为HiveQL。

使用Hive，用户可以通过编写HiveQL查询来处理和分析大规模的结构化数据。Hive提供了对数据的抽象和查询优化，以便将查询转化为适合在Hadoop集群上执行的任务。

简而言之，"apache-hive-1.1.0-bin.tar.gz"是Apache Hive的二进制发布压缩文件，通过安装和配置后，可以使用Hive来进行大规模结构化数据的存储、查询和分析。

### 回答3：
apache-hive-1.1.0-bin.tar.gz 是一个开源的数据仓库工具，用于在Hadoop上进行数据汇总、查询和分析。它是基于Apache Hadoop的一个数据仓库基础设施，为用户提供了一个类SQL的查询语言（HiveQL）来对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。

该软件包是以.tar.gz的压缩格式提供的，需要使用相关的解压缩软件将其解压缩。解压缩后会得到一个文件夹，里面包含了Hive的所有相关文件和目录。

Hive提供了一个用于管理和查询大规模分布式数据的平台，并支持海量数据的处理和分析。它基于Hadoop的HDFS存储和MapReduce计算模型，将用户提交的HiveQL语句转换为对Hadoop集群的MapReduce任务。

Hive的主要特点包括：

1. 可扩展性：Hive能够处理大规模的数据，并且能够方便地水平扩展集群规模，以满足不断增长的数据需求。

2. 易于使用：Hive提供了类似SQL的查询语言，使得用户可以更加方便地进行数据查询和分析，而无需编写复杂的MapReduce程序。

3. 多样的数据源：Hive可以处理多种不同的数据源，包括Hadoop HDFS、HBase、Amazon S3等，使得用户可以从不同的数据源中进行数据汇总和分析。

4. 扩展性：Hive提供了丰富的扩展接口，用户可以根据自己的需求编写自定义的函数、聚合操作和存储格式等。

5. 容错性：Hive在处理大规模数据时具备良好的容错性，能够自动处理节点故障或数据丢失等异常情况。

总之，apache-hive-1.1.0-bin.tar.gz是一个功能强大的数据仓库工具，为用户提供了一种简单、灵活和高效的方式来处理和分析大规模数据。它是基于Apache Hadoop的开源项目，广泛应用于各个行业的大数据处理和分析场景中。