Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它允许用户使用 SQL 类似的查询语言（HQL，Hive Query Language）来处理存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的大数据集。Hive 提供了一个数据层抽象，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，方便数据汇总、分析。`apache-hive-1.1.0-bin.tar.gz` 是 Apache Hive 1.1.0 版本的二进制发行包，包含了运行 Hive 所需的所有组件和库。
Hive 的核心组成部分包括：
1. **元数据存储**：Hive 使用 MySQL 或其他兼容的 RDBMS 存储元数据，如表名、列名、分区信息等。元数据是 Hive 工作的基础，描述了数据的结构。
2. **Hive 服务器**：这是与客户端交互的主要组件，处理来自客户端的查询，解析并转换为 MapReduce 任务。
3. **HQL**：Hive 提供了一种 SQL 风格的查询语言，简化了对大数据的操作。HQL 支持常见的 SQL 操作，如 SELECT、JOIN、GROUP BY 等。
4. **编译器**：HQL 查询会被编译成一系列的 MapReduce 作业，这些作业可以在 Hadoop 集群上并行执行。
5. **优化器**：Hive 内置了一套查询优化器，根据元数据和查询语句来优化执行计划，如选择最佳的 join 策略或分区裁剪。
6. **执行引擎**：负责在 Hadoop 上执行由编译器生成的 MapReduce 作业。
在 `apache-hive-1.1.0-bin` 压缩包中，你会找到以下关键目录和文件：
- **bin**：包含用于启动 Hive 服务和命令行工具的脚本。
- **lib**：存放 Hive 及其依赖的 JAR 文件，如 Hadoop、Java 库和其他必要的组件。
- **conf**：配置文件夹，你可以在这里定制 Hive 的配置参数，如 `hive-site.xml`。
- **examples**：包含了一些示例脚本和查询，帮助初学者了解 Hive 的使用。
- **scripts** 和 **serde**：包含了 Hive 的 SQL 转换脚本和序列化/反序列化（SerDe）库，用于处理不同格式的数据。
在安装和配置 Hive 1.1.0 时，你需要设置环境变量，如 `HADOOP_HOME`、`HIVE_HOME`，并将 Hive 的 bin 目录添加到 PATH 中。接着，你需要创建一个 metastore 数据库，并配置 Hive 连接这个数据库。一旦设置完成，你可以通过 Hive CLI 或 Beeline（一个 JDBC 客户端）与 Hive 交互，创建表，加载数据，并执行复杂的查询。
Hive 1.1.0 版本相比更早的版本，可能包含了一些性能优化和新特性，比如对 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）操作的支持，改进的查询计划优化，以及更多的数据类型和函数支持。然而，随着 Hive 的发展，后续版本可能已经解决了 1.1.0 版本中的一些已知问题和限制，因此在实际生产环境中，你可能需要考虑使用更新的稳定版本以获取更好的性能和稳定性。
