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）中的大规模数据集。Hive 提供了数据整合、元数据管理、查询和分析功能，使得非编程背景的用户也能轻松地进行大数据分析。
标题 "apache-hive-2.0.0" 指的是 Apache Hive 的特定版本，即 2.0.0 版本。这个版本包含了 Hive 在 2016 年发布的一些重要改进和新特性。例如，它可能包括对性能的优化、新功能的添加以及对旧版本的 bug 修复。学习此版本的源码可以帮助你理解 Hive 如何处理大数据查询，如何与 Hadoop 生态系统集成，以及它是如何实现 SQL 到 MapReduce 转换的。
描述中提到“学习大数据的小白可以用来参考和学习”，这表明 Apache Hive 是大数据初学者的一个宝贵资源。通过阅读源码，你可以深入理解 Hive 内部的工作机制，如表的创建、分区、桶化，以及查询优化等。此外，Hive 的元数据存储在 MySQL 或其他兼容的数据库中，这涉及到数据库设计和交互的知识，也是学习的一部分。
在标签 "hive" 中，我们聚焦于 Hive 的核心概念和功能。这包括：
1. **元数据**：Hive 存储关于数据的元数据，如表结构、分区信息、列类型等，这些信息用于解析查询并指导数据的物理存储。
2. **HQL（Hive Query Language）**：类似于 SQL 的查询语法，使得用户可以方便地对大数据进行查询和分析，支持聚合、筛选、连接等多种操作。
3. **数据模型**：Hive 将 HDFS 上的文件视作表，将目录视作分区，支持多种文件格式（如 TextFile, RCFile, Parquet, ORC 等）。
4. **MapReduce 支持**：Hive 查询被编译成一系列 MapReduce 作业执行，提供了一层抽象，让用户无需直接编写 Java 代码。
5. **查询优化**：Hive 使用查询优化器（如 CBO，Cost-Based Optimization）来选择最优的执行计划。
6. **存储过程**：允许用户定义自定义函数（UDF, User Defined Function）和复杂的操作，扩展 Hive 的功能。
7. **高可用性**：Hive Server 和 Metastore 可以配置为多实例，以提高服务的可靠性。
8. **安全特性**：支持 Hadoop 的安全特性，如 Kerberos 认证和 ACLs 权限控制。
在压缩包 "apache-hive-2.0.0-src" 中，你会找到 Hive 的源代码，包括解析器、编译器、优化器、执行器等多个组件。通过阅读这些代码，你可以深入理解 Hive 如何解析 SQL 语句，生成执行计划，并将其转化为 MapReduce 作业。此外，源码还包含了测试用例，这对于了解 Hive 功能的实现以及如何调试和贡献代码非常有帮助。
Apache Hive 2.0.0 是一个强大的大数据分析工具，它的源码提供了丰富的学习资源，不仅能够帮助你掌握大数据处理的基本原理，还可以深入了解分布式计算和数据仓库的设计思想。无论是为了职业发展还是个人兴趣，深入研究 Hive 都是一项值得投入的工程。
