大数据基础环境与常用软件搭建

大数据基础环境的搭建需要以下步骤：

1. 安装操作系统：大数据环境通常使用Linux操作系统，推荐使用CentOS或Ubuntu。

2. 安装Java环境：大数据软件通常需要Java环境支持，可以安装OpenJDK或Oracle JDK。

3. 安装Hadoop：Hadoop是大数据处理的核心软件，可以从官网下载最新版本，并按照官方文档进行安装和配置。

4. 安装Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop上进行查询和分析。

5. 安装Spark：Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，可以从官网下载最新版本，并按照官方文档进行安装和配置。

6. 安装Kafka：Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统，可以从官网下载最新版本，并按照官方文档进行安装和配置。

7. 安装Zookeeper：Zookeeper是一个分布式协调服务，可以从官网下载最新版本，并按照官方文档进行安装和配置。

常用的大数据软件包括Hadoop、Hive、Spark、Kafka、Zookeeper等，这些软件都可以通过官方网站下载最新版本，并按照官方文档进行安装和配置。此外，还可以使用一些大数据平台，如Cloudera、Hortonworks、MapR等，这些平台提供了一整套大数据解决方案，包括软件、工具和服务。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统HDFS上进行查询和分析。Hive的数据存储格式可以是文本、序列化、压缩等多种格式，支持数据的分区和桶排序等特性，可以处理PB级别的数据。

Hive的核心是HiveQL，它是一种类似于SQL的查询语言，可以用来查询和分析Hadoop中的数据。HiveQL支持大部分SQL语法，包括SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY等关键字，同时还支持用户自定义函数和MapReduce任务的嵌入。

Hive的优点是可以利用Hadoop的分布式计算能力，处理大规模的数据，同时提供了类似于SQL的查询语言，使得数据分析人员可以快速上手。缺点是Hive的查询性能相对较低，因为它需要将SQL语句转换成MapReduce任务进行计算，而MapReduce任务的启动和执行时间较长。