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
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
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
转载
2023-08-10 01:50:13
93阅读
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
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
转载
2023-07-12 11:03:01
310阅读
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
转载
2023-07-12 10:08:37
86阅读
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
Hive元数据
原创
2021-04-14 17:18:57
549阅读
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
转载
2019-04-11 05:09:00
181阅读
2评论
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
转载
2023-07-14 14:37:33
90阅读
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
转载
2023-07-12 13:00:44
98阅读
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
转载
2023-07-12 21:38:30
136阅读
Hive安装部署1．Hive安装及配置把apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下解压apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /opt/module/修改apache-hive-1.2.1-bin.ta
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
转载
2023-07-27 21:46:20
142阅读
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
转载
2023-08-29 20:46:08
318阅读
元数据Metastore1、元数据2、MySQL中Hive数据库相关的元数据表2.1、DBS表3、Hive表和视图相关的元数据表3.1、TBLS表4、Hive文件存储信息相关的元数据表4.1、SDS表4.2、SD_PARAMS表4.3、SERDES表4.4、SERDE_PARAMS表5、Hive表分区相关的元数据表5.1、PARTITIONS表5.2、PARTITION_KEYS表5.3、PAR
转载
2023-06-14 22:44:07
318阅读
如何获取Hive库表字段分区信息1 获取Hive的所有数据库信息如果注释字段中文乱码，则需要修改字符集（正常情况都需要修改）。SELECT
`NAME` NAME,
ANY_VALUE ( `DESC` ) COMMENT,
ANY_VALUE ( `DB_LOCATION_URI` ) path
FROM
`DBS`
GROUP BY
`NAME2 根据数据库名获取数据表信息pat
转载
2023-08-18 10:37:47
113阅读
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
9.1 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。Metadata即元数据。元数据包含用Hive创建的
转载
2023-09-20 06:16:08
114阅读
