树莓派4B编译的Apache Hive 3.1.2

针对树莓派4B的32位armv7架构，提供已编译的Hadoop 3.2.1文件，方便用户直接使用。

适用于存储和处理大型数据集的开源数据仓库平台

树莓派3采用arm架构和32位操作系统，直接运行官方下载的hadoop会出现问题。教程分享了在树莓派3上编译hadoop2.7.2的方法，供爱好者参考。注意，编译完成后需自行修改hadoop配置文件调整内存。

适用于 Hive 3.1.2 版本的 Java 数据库连接 (JDBC) 驱动程序。

Matlab开发：双单元4B形态处理。进行形态加工。

安全措施： SSL或SASL验证（0.9.0.0） SASL机制： GSSAPI (Kerberos)（0.9.0.0） PLAIN（0.10.0.0）

1.3快速上手，1.4生态系统，1.5升级。2. API概述包括生产者API、消费者API、Streams API、连接器API、管理客户端API以及废弃的APIs。3. 配置部分包括Broker配置、Topic配置、Producer配置、Consumer配置（新旧Consumer配置）、Kafka Connect配置、Kafka Streams配置以及AdminClient配置。4. 设计思想探讨动机、持久化、性能和生产者相关内容。

5.3 消息格式通常以批量方式写入。Record batch是批量消息的技术术语，它包含一条或多条records。在不良情况下，record batch可能只包含一条record。Record batches和records都有各自的headers。从Kafka 0.11.0及后续版本（消息格式版本为v2或magic=2）开始，详细解释了每种消息格式。点击查看更多消息格式详情。5.3.1 Record Batch以下是RecordBatch在硬盘上的具体格式。请注意，在启用压缩时，压缩的记录数据将按记录数直接序列化。CRC（一种数据校验码）将覆盖从属性到批处理结束的所有数据（即CRC后的所有字节数据）。CRC位于magic类型之后，这意味着客户端在解析magic类型之前需要确定如何解释批次的长度和类型。CRC计算不包括分区leader epoch字段，以避免每个批次数据重新分配计算CRC。CRC-32C（Castagnoli）多项式用于计算。

Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，使用Hive Query Language（HQL）进行大数据集的分析和查询。该版本提供了性能优化、新特性及对最新Hadoop生态系统的支持。Hive架构将SQL语句转换为MapReduce任务执行，利用MySQL或Derby存储元数据。HQL支持标准SQL操作和大数据处理函数。数据分区和桶功能提高了查询性能，查询优化器通过成本优化选择最佳执行路径。支持Tez和Spark执行引擎以及ACID事务特性。