hive元数据
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 |
版本说明 |
|
1 |
1.1.0 |
Set by MetaStore |
如果该表出现问题,根本进入不了Hive-Cli。比如该表不存在,当启动Hive-Cli时候,就会报错”Table ‘hive.version’ doesn’t exist”。
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:
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
DB_ID |
数据库ID |
1 |
|
DESC |
数据库描述 |
Default Hive database |
|
DB_LOCATION_URI |
数据HDFS路径 |
hdfs://193.168.1.75:9000/test-warehouse |
|
NAME |
数据库名 |
default |
|
OWNER_NAME |
数据库所有者用户名 |
public |
|
OWNER_TYPE |
所有者角色 |
ROLE |
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。
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
DB_ID |
数据库ID |
1 |
|
PARAM_KEY |
参数名 |
createdby |
|
PARAM_VALUE |
参数值 |
root |
DBS和DATABASE_PARAMS这两张表通过DB_ID字段关联。
3、Hive表和视图相关的元数据表
主要有TBLS、TABLE_PARAMS、TBL_PRIVS,这三张表通过TBL_ID关联。
TBLS:该表中存储Hive表,视图,索引表的基本信息
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
TBL_ID |
表ID |
21 |
|
CREATE_TIME |
创建时间 |
1447675704 |
|
DB_ID |
数据库ID |
1 |
|
LAST_ACCESS_TIME |
上次访问时间 |
1447675704 |
|
OWNER |
所有者 |
root |
|
RETENTION |
保留字段 |
0 |
|
SD_ID |
序列化配置信息 |
41,对应SDS表中的SD_ID |
|
TBL_NAME |
表名 |
ex_detail_ufdr_30streaming |
|
TBL_TYPE |
表类型 |
EXTERNAL_TABLE |
|
VIEW_EXPANDED_TEXT |
视图的详细HQL语句 |
|
|
VIEW_ORIGINAL_TEXT |
视图的原始HQL语句 |
TABLE_PARAMS:该表存储表/视图的属性信息
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
TBL_ID |
表ID |
1 |
|
PARAM_KEY |
属性名 |
totalSize,numRows,EXTERNAL |
|
PARAM_VALUE |
属性值 |
970107336、21231028、TRUE |
TBL_PRIVS:该表存储表/视图的授权信息
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
TBL_GRANT_ID |
授权ID |
1 |
|
CREATE_TIME |
授权时间 |
1436320455 |
|
GRANT_OPTION |
0 |
|
|
GRANTOR |
授权执行用户 |
root |
|
GRANTOR_TYPE |
授权者类型 |
USER |
|
PRINCIPAL_NAME |
被授权用户 |
username |
|
PRINCIPAL_TYPE |
被授权用户类型 |
USER |
|
TBL_PRIV |
权限 |
Select、Alter |
|
TBL_ID |
表ID |
21,对应TBLS表的TBL_ID |
4、Hive文件存储信息相关的元数据表
主要涉及SDS、SD_PARAMS、SERDES、SERDE_PARAMS,由于HDFS支持的文件格式很多,而建Hive表时候也可以指定各种文件格式,Hive在将HQL解析成MapReduce时候,需要知道去哪里,使用哪种格式去读写HDFS文件,而这些信息就保存在这几张表中。
SDS:
该表保存文件存储的基本信息,如INPUT_FORMAT、OUTPUT_FORMAT、是否压缩等。TBLS表中的SD_ID与该表关联,可以获取Hive表的存储信息。
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
SD_ID |
存储信息ID |
41 |
|
CD_ID |
字段信息ID |
21,对应CDS表 |
|
INPUT_FORMAT |
文件输入格式 |
org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat |
|
IS_COMPRESSED |
是否压缩 |
0 |
|
IS_STOREDASSUBDIRECTORIES |
是否以子目录存储 |
0 |
|
LOCATION |
HDFS路径 |
hdfs://193.168.1.75:9000/detail_ufdr_streaming_test |
|
NUM_BUCKETS |
分桶数量 |
0 |
|
OUTPUT_FORMAT |
文件输出格式 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat |
|
SERDE_ID |
序列化类ID |
41,对应SERDES表 |
SD_PARAMS: 该表存储Hive存储的属性信息,在创建表时候使用STORED BY ‘storage.handler.class.name’ [WITH SERDEPROPERTIES (…)指定。
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
SD_ID |
存储配置ID |
41 |
|
PARAM_KEY |
存储属性名 |
|
|
PARAM_VALUE |
存储属性值 |
SERDES:该表存储序列化使用的类信息
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
SERDE_ID |
序列化类配置ID |
41 |
|
NAME |
序列化类别名 |
NULL |
|
SLIB |
序列化类 |
org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe |
SERDE_PARAMS:该表存储序列化的一些属性、格式信息,比如:行、列分隔符
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
SERDE_ID |
序列化类配置ID |
41 |
|
PARAM_KEY |
属性名 |
field.delim |
|
PARAM_VALUE |
属性值 |
| |
5、Hive表字段相关的元数据表
主要涉及COLUMNS_V2
COLUMNS_V2:该表存储表对应的字段信息
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
CD_ID |
字段信息ID |
21 |
|
COMMENT |
字段注释 |
NULL |
|
COLUMN_NAME |
字段名 |
air_port_duration |
|
TYPE_NAME |
字段类型 |
bigint |
|
INTEGER_IDX |
字段顺序 |
119 |
6、Hive表分分区相关的元数据表
主要涉及PARTITIONS、PARTITION_KEYS、PARTITION_KEY_VALS、PARTITION_PARAMS
PARTITIONS:该表存储表分区的基本信息
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
PART_ID |
分区ID |
21 |
|
CREATE_TIME |
分区创建时间 |
1450861405 |
|
LAST_ACCESS_TIME |
最后一次访问时间 |
0 |
|
PART_NAME |
分区名 |
hour=15/last_msisdn=0 |
|
SD_ID |
分区存储ID |
43 |
|
TBL_ID |
表ID |
22 |
|
LINK_TARGET_ID |
NULL |
PARTITION_KEYS:该表存储分区的字段信息
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
TBL_ID |
表ID |
22 |
|
PKEY_COMMENT |
分区字段说明 |
NULL |
|
PKEY_NAME |
分区字段名 |
hour |
|
PKEY_TYPE |
分区字段类型 |
int |
|
INTEGER_IDX |
分区字段顺序 |
0 |
PARTITION_KEY_VALS:该表存储分区字段值
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
PART_ID |
分区ID |
21 |
|
PART_KEY_VAL |
分区字段值 |
0 |
|
INTEGER_IDX |
分区字段值顺序 |
1 |
PARTITION_PARAMS:该表存储分区的属性信息
|
表字段 |
说明 |
示例数据 |
|
PART_ID |
分区ID |
21 |
|
PARAM_KEY |
分区属性名 |
numFiles,numRows |
|
PARAM_VALUE |
分区属性值 |
1,502195 |
6、其他不常用的元数据表
DB_PRIVS
数据库权限信息表。通过GRANT语句对数据库授权后,将会在这里存储。
IDXS
索引表,存储Hive索引相关的元数据
INDEX_PARAMS
索引相关的属性信息
TBL_COL_STATS
表字段的统计信息。使用ANALYZE语句对表字段分析后记录在这里
TBL_COL_PRIVS
表字段的授权信息
PART_PRIVS
分区的授权信息
PART_COL_PRIVS
分区字段的权限信息
PART_COL_STATS
分区字段的统计信息
FUNCS
用户注册的函数信息
FUNC_RU
用户注册函数的资源信息
hive元数据的更多相关文章
- 如何监听对 HIVE 元数据的操作
目录 简介 HIVE 基本操作 获取 HIVE 源码 编译 HIVE 源码 启动 HIVE 停止 HIVE 监听对 HIVE 元数据的操作 参考文档 简介 公司有个元数据管理平台,会定期同步 HIVE ...
- hive元数据研究
hive的元数据存放在关系型数据库中,元数据中存储了hive中所有表格的信息,包括表格的名字,表格的字段,字段的类型,注释.这些信息分散的存放在各个表中,给定一个hive中的表格名字,查询这个表中含有 ...
- spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据
spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive ...
- Hive元数据启动失败,端口被占用
org.apache.thrift.transport.TTransportException: Could not create ServerSocket on address 0.0.0.0/0. ...
- hive 元数据解析
在使用Hive进行开发时,我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具. 要想还原建表DDL就必须从元数据入手,我们知道,hive的元数据并不存放在 ...
- Hive实现自增序列及常见的Hive元数据问题处理
Hive实现自增序列 在利用数据仓库进行数据处理时,通常有这样一个业务场景,为一个Hive表新增一列自增字段(比如事实表和维度表之间的"代理主键").虽然Hive不像RDBMS如m ...
- Hive——元数据表含义
Hive--元数据表含义 1.VERSION -- 查询版本信息 Field Type Comment VER_ID bigint(20) ID主键 SCHEMA_VERSION va ...
- 大数据学习(11)—— Hive元数据服务模式搭建
这一篇介绍Hive的安装及操作.版本是Hive3.1.2. 调整部署节点 在Hadoop篇里,我用了5台虚拟机来搭建集群,但是我的电脑只有8G内存,虚拟机启动之后卡到没法操作,把自己坑惨了. Hive ...
- Hive元数据找回
如果不小心删除了了hive的元数据文件(/user/hive/warehouse),只要先前core-site.xml文件中设置了fs.trash.interval属性就可以找回.hdfs会为用户创建 ...
- impala系列: 同步Hive元数据和收集统计信息
---====================-- Impala 获取hive 的 metadata ---====================Impala 通常和Hive共用同一个metadat ...
随机推荐
- POJ2411 Mondriaan's Dream 【状压dp】
没错,这道题又是我从LZL里的博客里剽过来的,他的题真不错,真香. 题目链接:http://poj.org/problem?id=2411 题目大意:给一个n * m的矩形, 要求用 1 * 2的小方 ...
- Git--上手Github
1.创建远程仓库 无论在之后的第二步你是想从本地到远程还是远程到本地,创建远程仓库是第一步肯定的.(推荐克隆本地,然后把本地的代码拷入,然后add push) 因为clone ,github会帮忙创建 ...
- 「java.util.concurrent并发包」之 ThreadPoolExecutor
一 异步用new Thread? 大写的"low"!! new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // T ...
- jenkins+docker+git+etcd实现应用配置文件管理
两台机器: 一台机器安装gitlab: http://www.cnblogs.com/cjsblogs/p/8716932.html 另一台机器安装etcd+docker+jenkins jenkin ...
- 百度后端C++电话一面
Json.XML差异?说全点,能想到的所有差异.然后protobuf不小心被我提出来了,开始扯三个的差异....然后问优缺点.服务端客户端使用及接口更新的影响范围如何缩小 左值,右值区别 map用什么 ...
- mac手册汉化 2019
1.安装依赖 brew install automake brew install opencc 2.编译 wget https://github.com/man-pages-zh/manpages- ...
- C#面向对象13 文件类操作 Path/File/FileStream
1.path using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using S ...
- 用Fiddler模拟低速网络环境【转】
原文链接:http://caibaojian.com/fiddler.html 我们为什么要限速 限速对于web前端研发是非常重要的,由于开发者的机器一般配置都很高,并且是在localhost下来调试 ...
- 海量数据处理 从哈希存储到Bloom Filter(1) (转载)
先解释一下什么是哈希函数.哈希函数简单来说就是一种映射,它可取值的范围(定义域)通常很大,但值域相对较小.哈希函数所作的工作就是将一个很大定义域内的值映射到一个相对较小的值域内. 传统的哈希存储 假设 ...
- PS 中混合模式
1.正常模式 2. 溶解 3. 变暗 : 把两幅图中较暗的区域显示出来 4.正片叠底 总体变暗,把图层中较浅的颜色由下一图层较深的颜色显现(和滤色相反) 7. 深色 取较小的颜色 8. ...