# Hive元数据缺失的科普文章
在大数据处理的领域中，Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，提供了数据摘要、查询和分析功能。Hive 的关键组成部分之一是其元数据存储，这部分元数据对于 Hive 的操作至关重要。然而，有时我们会遇到“Hive元数据缺失”这一问题，这篇文章将对这个问题进行深入探讨，同时提供一些解决方案和代码示例。
## 什么是Hive的元数据？
在 Hive
hive调试信息显示模式：./hive -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console非常有用。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。为了支持多用户多会话，则需要一个独立的元数据库，我们使用 MySQL 作为元数据库，Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持，配置一个独立的元数据库需要增加以下几
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2023-07-14 17:32:08
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sqoop是大数据架构中常用的数据导入导出组件之一，只要简单的设置一些参数就可以将数据库的数据快速导入数据仓库中。 但在实际使用过程中，常常会碰到一些问题，导致从数据库导入到数据仓库发生数据丢失的问题，以下将发生数据丢失的情况分为三种类型：一、工具使用者使用不善导致的sqoop数据导入过程为：将mysql数据导入到hdfs文件路径，然后再从该hdfs文件路径load到hive表中。所以需要用户指定
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2023-11-02 21:00:02
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前言在对hive SQL进行解析，以及跟踪hive job与yarn application的关系时，
还有对hive数据仓库进行数据治理时，需要对hive元数据有个较为清楚的认识，
进而更好的在解析SQL时，对数据访问进行权限控制；
在资源管理时，进行资源归属；
在数据生命周期管理时对其进行有效管理hive元数据库、表hive元数据是有mysql存储的，如果默认安装则是hive数据库，里面有一系
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2023-08-10 01:50:13
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谈到大数据，不得不提的一个名词是“HDFS”。它是一种分布式文件存储系统，其系统架构图如下图所示： 从图中可以了解到的几个关键概念元数据（MetaData）机架（Rock）块（Block）从图中可以了解到的两个重要组件：NameNodeDataNode需要了解的另一个组件：SecondaryNameNode三个重要的组件说明NameNode简单地说，NameNode 有管理和存储两个作用。Name
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2024-02-17 08:41:14
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元数据--引入回顾Hive的功能：问题1：工作中使用Presto/SparkSQL/Impala来实现对Hive中的表进行处理，Presto/SparkSQL/Impala如何知道Hive中有哪些表呢？即使这些工具知道Hive中有哪些表，它怎么知道这些表对应的HDFS上的数据是什么呢 ？问题2：Hive的元数据存储在MySQL中，如果让这些框架直接读取MySQL中元数据，会有问题。问题3：如何配
Hive元数据元数据：最本质、最抽象的定义：data about data(关于数据的数据) hive元数据就是hive的一些基本的元素，主要包括hive表的基本属性 (1)hive表的数据库名、表名、字段名称与类型、分区字段与类型 (2)表的分区，分区的属性location等 (3)serdeproperties, tblproperties等等读时模式与写时模式读时模式：只有hive读
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2023-07-12 10:08:37
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Hive是由Facebook开源，基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。是一个Hadoop客户端，用于将HQL（Hive SQL）转化成MapReduce程序。可以选择MapReduce/Tez/Spark进行计算。元数据：Metastore 元数据包括：数据库（默认是default）、表名、表的拥有者、列/分区字段、表的类
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2023-07-12 11:03:01
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1、存储Hive版本的元数据表(VERSION) 2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS)DBS：该表存储Hive中所有数据库的基本信息字段如下: DATABASE_PARAMS：该表存储数据库的相关参数，在CREATE DATABASE时候用WITH DBPROPERTIES(property_name=propert
1、Metastore 在Hive的具体使用中，首先面临的问题便是如何定义表结构信息，跟结构化的数据映射成功。所谓的映射指的是一种对应关系。在Hive中需要描述清楚表跟文件之间的映射关系、列和字段之间的关系等等信息。这些描述映射关系的数据的称之为Hive的元数据。该数据十分重要，因为只有通过查询它才可以确
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2024-01-24 16:57:18
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impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。虽然Hive系统也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。换句话说，impala是性能最高的SQL引擎，它提供了访问存储在Ha
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2023-08-29 20:46:08
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概述Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中，常用MySQL数据库作为元数据库管理。上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中。Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表一、存储Hive版本的元数据表（VERSION） VERSION -- 查询版本信息该表比较简单，但很重要。VER_IDSCHEMA_VERSIONVERSION_COMMEN
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2023-07-27 21:46:20
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元数据管理与存储在Hive的具体使用中，首先面临的问题便是如何定义表结构信息，跟结构化的数据 映射成功。所谓的映射指的是一种对应关系。在Hive中需要描述清楚表跟文件之间 的映射关系、列和字段之间的关系等等信息。这些描述映射关系的数据的称之为 Hive的元数据。该数据十分重要，因为只有通过查询它才可以确定用户编写sql和最 终操作文件之间的关系。MetastoreMetadata即元数据。元数据包
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2023-07-12 21:38:30
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Hive元数据
原创
2021-04-14 17:18:57
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本文介绍Hive元数据库中一些重要的表结构及用途，方便Impala、SparkSQL、Hive等组件访问元数据库的理解。 1、存储Hive版本的元数据表(VERSION) 该表比较简单，但很重要。 VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版
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2019-04-11 05:09:00
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1、存储Hive版本的元数据表(VERSION)2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS)DBS：该表存储Hive中所有数据库的基本信息字段如下:DATABASE_PARAMS：该表存储数据库的相关参数，在CREATE DATABASE时候用WITH DBPROPERTIES(property_name=property_value, …)指定的参数。DBS和DAT
在安装Hive时，需要在hive-site.xml文件中配置元数据相关信息。与传统关系型数据库不同的是，hive表中的数据都是保存的HDFS上，也就是说hive中的数据库、表、分区等都可以在HDFS找到对应的文件。这里说到的元数据可以理解成hive中用于保存数据库、表、分区或者表字段等基本属性，以及这些属性与HDFS文件对应关系的一个映射。
这些映射关系比较常见的一个场景是保存在mysq
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2023-07-14 14:37:33
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大数据在当今非常火热，已经进入了国家战略，在网上看一些分析报告，动动不动就说通过大数据分析，发现什什么规律。但是很多文章都是借助大数据的热点，背后也许就是很简单的数据分析，数据量就M级别什么G级别都没达到。真正的大数据都是至少T级别的，才会上升到使用大数据技术。为什么要用大数据技术，因为大量的数据，单机是很难快速的计算出来，所以需要使用大数据的分布式技术去快速计算出来。谈到大数据，肯定离不开Had
文章目录1、概述2、启用mysql管理3、通过mysql查看basic01数据库4、version（存储Hive版本的元数据表）5、Hive数据库相关的元数据表（DBS、DATABASE_PARAMS）6、Hive表和视图相关的元数据表7、Hive文件存储信息相关的元数据表8、Hive表字段相关的元数据表9、Hive表分区相关的元数据表10、其他不常用的元数据表11、最后我们总结下他们之间的关系
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2023-07-12 13:00:44
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本篇内容分为三部分：元数据库mysql安装+hive安装+intellj idea开发使用hive）1）元数据库mysql安装： Step1：
采用apt-get安装mysql Step2： 启动mysql服务 Step3： 进入mysql命令行 Step4： 创建一个database name为hive的数据库
