hive-1.1.0-cdh5.5.0 源代码

CDH 5.5.0环境下的Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，主要通过SQL查询语言处理大数据。它支持多种数据格式，并与Hadoop生态系统其他工具无缝集成。详细介绍了在CDH 5.5.0环境中启动和操作Hive的方法，包括Metastore服务和HiveServer2服务的启动方法，以及如何通过更改端口号和日志路径在同一主机上启动多个实例。

提到 Hive 的连接库，idea-cdh-hive-lib.zip这个包真的蛮实用的。它包含了hive-jdbc-1.1.0-cdh5.12.1-standalone.jar这个驱动，直接连接hiveserver2就行。如果你需要高可用，还可以添加一些curator相关的 jar 包，比如curator-framework-4.2.0.jar。，这个包包含了你在Apache Hive的 CDH 版本中需要的所有基础驱动，使用起来也挺方便的，适合开发和测试阶段。要是你要部署高可用的环境，记得加上curator-client-4.2.0.jar之类的依赖哦。

Hive是基于Hadoop的一款大数据存储与分析工具，专门用于数据的提取、转换和加载，能够高效存储、查询和分析存放在Hadoop中的海量数据。

针对 Linux 系统的大数据软件包，包含 Hive 1.1.0 版本及 CDH 5.1.5 依赖环境。

Impala 支持针对存储在 HDFS、HBase 或 Amazon S3 中的 Apache Hadoop 数据进行快速、交互式 SQL 查询。除了使用相同的统一存储平台外，Impala 还使用与 Apache Hive 相同的元数据、SQL 语法（Hive SQL）、ODBC 驱动程序和用户界面（Hue 中的 Impala 查询 UI）。这为实时或批处理查询提供了一个熟悉且统一的平台。

Hive1.10 的 JDBC 包是你操作大数据表时的好帮手。JDBC 是 Java 连接数据库的“万能钥匙”，而这个包就是你通往 Hive 数据世界的直通车。它的 jar 包，比如 hive-jdbc-1.1.0.jar，用起来挺顺手的，尤其是在做报表、跑查询或者搞 ETL 流程时，响应也快，代码也简单。 Hive 的 HQL 语法长得跟 SQL 挺像，学起来不难。配上 JDBC 驱动，不管你是 Java 开发，还是用 Tableau、Excel 搞可视化，都能顺利接上 Hive 数据。用法也不复杂，导入 jar 包，配好连接，DriverManager.getConnection()一搞定

《Hadoop 2.6.0-cdh5.5.0：大数据处理的基石》 Hadoop是由Apache软件基金会开发的开源框架，专用于处理和存储大规模数据，是大数据领域的关键工具。Hadoop 2.6.0-cdh5.5.0是Cloudera公司发布的商业版本，基于Hadoop 2.6.0开发，集成了更多企业级功能，为大数据处理提供了稳定、高效和可扩展的平台。Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算模型）。Hadoop 2.x引入的改进和特性如YARN（资源调度器）、HDFS HA（高可用性）、以及Federation（多NameSpaces划分）显著提升了系统

提供 hive-jdbc-1.1.0 驱动所需的完整jar包集合， 确保在服务器环境中动态加载并成功运行。

修改 standalone-metastore/pom.xml 文件，添加 protocCommand 属性，指向本地的 protoc 执行文件路径（/opt/protobuf-2.5.0/bin/protoc）