文章目录背景导入元数据查看元数据按类型搜索Hive元数据增量同步遇到的问题及解决方法结语 背景Atlas主要负责同步各服务(主要是Hive)的元数据，并构建元数据实体之间的关联关系，并对所存储的元数据建立索引，为用户提供数据血缘关系查看及元数据检索等功能。 Atlas在安装之初，需要手动执行一次元数据的全量导入，后续Atlas便会通过HiveHook增量同步Hive元数据导入元数据进入Atlas
转载
2023-07-12 19:38:47
46阅读
一、元数据简介 （1）作用： 1）存储真正数据的描述信息 2）存储真正数据的位置和操作信息 3）为用户提供真正的数据信息接口 （2）存储系统的元数据 1）传统数据库（mysql)：数据库中表的信息，表的属性以及属性的类别等 2）分布式存储系统：数据的位置，数据的编辑记录，数据的存储目录等 3）Hive:数据仓库中表的信息，表的属性以及表中数据的位置信息等 二、分布式存储系统的元数据管理 1.中心节
转载
2023-09-20 06:15:41
87阅读
hive知识点总结一、hive简介1、hive是基于hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张表，提供类sql查询功能 2、hadoop数据存储在hdfs，计算引擎mr，切换方式set hive.execution.engine=mr 3、hive不是数据库，hql执行运行在yarn，hive元数据：Metastore 4、hive元数据包括：表名、表所属数据库、表拥有者、列/分区
转载
2023-09-13 21:08:33
117阅读
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为QL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。作为一个数据仓库，Hive的数据管理按照使用层次可以从元数据存储、数据存储和数据交换三个方面来介绍。(1)元数据存储Hive将元数据存储在RDBMS中
转载
2023-08-18 22:29:01
166阅读
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。 它提供了一系列的工具， 用来进行数据提取 、 转化、 加载， 这是一种可以存储、 查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。 Hive定义了简单的类SQL查询语言， 称为 QL， 它允许熟悉SQL的用户查询数据。 作为一 个数据仓库 ，Hive的数据管理按照使用层次可以从元数据存储、
1.hive的基本概念Hadoop的一个数据仓库工具可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表提供简单的SQL查询功能底层数据是存储在 HDFS上Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce任务执行元数据信息是存放在Mysql中，元数据{(表名字、表字段、表字段类型、存放在HDFS的位置)记录数据的数据。}2.为什么要使用hive为超大数据集设计的计算/扩展能力统一的元数据管
转载
2023-07-14 12:21:33
229阅读
一、Hive的概述 1、Hive的定义 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL进行数据读取、写入和管理。 2、Hive的架构图 hive的各个组成部分介绍：用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。元数据存储：通
转载
2023-07-12 09:52:26
58阅读
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
111阅读
HiveMetaMgr：管理Hadoop元数据的新星项目地址:https://gitcode.com/jacksoup/hiveMetaMgr项目简介HiveMetaMgr 是一个开源项目，旨在提供一种高效、灵活的方式来管理和维护Hadoop中的Hive元数据。它主要解决了在大数据环境中，由于元数据操作频繁导致的性能瓶颈和复杂性问题。通过优化元数据处理流程，HiveMetaMgr可以帮助开发者和数
目录1. Atlas简介2. 编译安装2.1 软件版本2.2 编译环境2.3 环境配置及检查2.3.1 Java环境变量2.3.2 Maven环境变量2.4 编译Atlas 1.1.02.4.1 下载源码2.4.2 编译前需对部分源文件进行修改，由于环境原因部分会报错2.4.3 编译打包2.5 部署solr5.5.12.5.1 下载solr程序包2.5.2 解压文件部署2.5.3 启动solr2.
转载
2023-08-23 20:37:30
49阅读
文章目录前言HQL操作之--DQL命令第 1 节 Metastore1.1 metastore三种配置方式第 2 节 HiveServer2第 3 节 HCatalog第 4 节 数据存储格式 前言提示：本文章对于初学者准备，希望对大家有所帮助。如果有什么建议和疑问，请留言给我，我会不断完成完善。HQL操作之–DQL命令第 1 节 MetastoreMetadata即元数据。元数据包含用Hive
转载
2023-08-18 23:04:27
111阅读
数据仓库元数据管理系统作者：罗小洪来源：《神州·中旬刊》2019年第06期摘要：本文首先对元数据的基本概念和作用进行了介绍，然后对元数据系统的软件架构进行了设计，并对用到的关键技术进行了说明，用到的关键技术包括：“血缘关系”，元数据抽取、转换、加载以及SQL数据的埋点、采集等。实现了将数据界面化展示，可完成数据字典查询、表对象查询等，使用户可以很轻松的获取想要的数据，大大地提高了开发的效率。关键词
转载
2023-07-20 19:26:42
72阅读
第8章 数据仓库Hive8.1 概述8.1.1 数据仓库概述数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成 的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant ）的数据集合，用于支持管理决策。8.1.2 传统数据仓库面临的挑战（1）无法满足快速增长的海量数据存储需求（2）无法有效处理不同类型
文章目录元数据管理与存储—MetastoreMetastore的配置方式服务端接口—HiveServer2元数据服务—HCatalog数据存储格式 元数据管理与存储—Metastore在Hive中，需要定义表结构信息与结构化的数据映射关系，映射指的是对应关系。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的元数据只有通过查询Hiv
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
80阅读
Apache Hive元数据什么是元数据元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。Hive MetadataHive Metadata即Hive的元数据。包含用Hive创建的database、table、表的位置、类型、属性，字段顺
转载
2023-09-05 10:12:57
212阅读
# Apache Hive 元数据管理入门指南
Apache Hive 是一个数据仓库软件，可以让你用类 SQL 的语言（HiveQL）进行数据分析。它的元数据管理是一个重要的部分，负责存储表结构、分区、数据库等信息。本文将向刚入行的小白介绍如何实现 Hive 的元数据管理，帮助你了解流程和具体实现步骤。
## 流程概述
在开始实现 Hive 元数据管理之前，我们需要了解整个过程。下面是一个
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
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d
转载
2023-08-30 19:20:45
56阅读
1、hive 的概念 首先我们在最初接触hive的时候就是书写SQl，所以会误以为hive是一个数据库。然而hive并不是数据库。结构化日志的数据统计工具，或者说是数据仓库的工具，其最大的作用就是将HQL转化成MapReduce程序，然后对数据进行处理，如下是其实现的流程。2、hive的架构
转载
2023-08-18 23:50:58
96阅读
