1:要想学习Hive必须将Hadoop启动起来,因为Hive本身没有自己的数据管理功能,全是依赖外部系统,包括分析也是依赖MapReduce;2:七个节点跑HA集群模式的:第一步:必须先将Zookeeper启动起来(HA里面好多组件都依赖Zookeeper):切换目录,启动Zookeeper(master节点,slaver1节点,slaver2节点):./zkServer.sh start第二步:            
                
         
            
            
            
            本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,Hive的元数据是怎么生成和存储的。13.1 存储Hive版本的元数据表(VERSION)该表比较简单,但很重要。VER_IDSCHEMA_VERSIONVERSION_COMMENTID主键Hive版本版本说明10.13.0Set by MetaStore如果该表出现问题,根本进入            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-11 23:13:10
                            
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            一、元数据(metadata)元数据(Meta Date),主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及 ETL 的任务运行状态。一般会通过元数据资料库(Metadata Repository)来统一地存储和管理元数据,其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。元数据包括表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段、表的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1)、内嵌模式:将元数据保存在本地内嵌的derby数据库中,内嵌的derby数据库每次只能访问一个数据文件,也就意味着它不支持多会话连接。 2). 本地模式:将元数据保存在本地独立的数据库中(一般是mysql),这可以支持多会话连接。 3). 远程模式:把元数据保存在远程独立的mysql数据库中,避免每个客户端都去安装mysql数据库。 Hive Metastore有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            部署:hive 下载: wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz mv apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz hive 配置环境变量: # hive home            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                   Hive 将元数据存储在 RDBMS 中,一般常用 MySQL 和 Derby。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。实际生产环境中不适用, 为了支持多用户会话,则需要一个独立的元数据库,使用 MySQL 作为元数据库,Hive 内部对 MySQL 提供了很好的支持。             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hive 元数据存储Hive 将元数据存储在 RDBMS中,有三种模式可以连接到数据库:Single User Mode: 此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby,一般用于 Unit Test。 Multi User Mode:通过网络连接到一个数据库中,是最经常使用到的模式。             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HIVE-元数据存储元数据(Meta Date),主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关 系、监控数据仓库的数据状态及 ETL 的任务运行状态。一般会通过元数据资料库 (Metadata Repository)来统一地存储和管理元数据,其主要目的是使数据仓 库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。1. 元数据存储介质根据元数据存储的介质不同,分为下面两个版本,其中 derby 属于内嵌            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1.安装 Hive2.启动并使用 Hive3.MySQL 安装4.Hive 元数据配置到 MySQL1.安装 Hive 1 
 )把  
 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz  
 上传到  
 linux  
 的 
 /opt/software  
 目录下  2 
 )解压  
 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz  
 到 
 /opt/mo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            元数据引言1、Hive 元数据2、Hive 元数据表2.1 Hive 库2.2 VERSION 表2.3 Hive数据库相关的元数据表2.3.1 DBS—数据库表2.3.2 DATABASE_PARAMS表—数据库参数表2.4 Hive数据表相关的元数据表2.4.1 TBLS表—数据表的元数据表2.4.2 TABLE_PARAMS表—数据表属性信息表2.4.3 TBL_PRIVS—授权表2.5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. Hive的架构Hive元数据默认存储在derby数据库,不支持多客户端访问,所以将元数据存储在MySQl,支持多客户端访问。HiveServer2可以支持多客户端并发和身份认证。旨在为开放API客户端(如JDBC和ODBC)提供更好的支持详见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/681943962. Hive和数据库比较Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hive 元数据表简介作为Hive基础中的基础,Hive中的元数据表还是很有必要mark一下的,hive元数据可以存在Mysql或者postgreSQL等关系型数据库中。元数据表结构基础,不同的文章博客大多大同小异,基本都贴合官网描述,这里直接Mark一下,方便随手对照查看和平时使用。 内容转自hive 元数据表理解,直接对照官网或者参考下面博客:Hive学习之路 (三)Hive元数据信息对应My            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、HIve的数据模型2、Hive的基本安装3、Hive的shell使用以及HQL的使用4、Hive的优化5、其它方式访问Hive表中的数据的形式1、HIve的数据模型:表(Table) 外部表(External Table)分区(Partition)桶(Buckets)表(Table)主要包括元数据以及实际的数据,一般元数据主要存储在关系型的数据库中,而实际的数据一般存放在HDFS创建的/usr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 查看HIVE元数据存储
HIVE是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化和半结构化的数据进行处理和分析。HIVE通过将数据映射到表结构,并使用类似SQL的查询语言来进行数据分析。在HIVE中,元数据存储了关于数据表、分区、列等信息的元信息。本文将介绍如何查看HIVE元数据存储,并提供相应的代码示例。
## HIVE元数据存储的概述
HIVE的元数据存储在关系型数据库中,例如My            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-28 12:27:20
                            
                                112阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            前期准备:因为hive是构建在hadoop集群之上的,所以要先进行hadoop集群的搭建一、内嵌模式:使用hive内置的关系型数据库(derby)来存储元数据1.下载并上传到虚拟机上,我是在/opt目录下2.解压并且重命名3.配置hive环境,个人习惯把配置文件放在my_enc.sh中4. 初始化元数据库(derby)5.启动hive二、Linux mysql数据库的安装1.下载并上传至虚拟机中,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-09-18 13:49:35
                            
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