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mysql数据库中。接下来会分析hive安装时的一些配置信息,以及元数据库中主要表的用途。

一、hive配置

  有关hive的配置都在hive-site.xml文件中。

属性 描述 默认值
hive.metastore.warehouse.dir 指定hive表在hdfs上的存储路径 /user/hive/warehouse
javax.jdo.option.ConnectionURL 配置元数据的连接URL
javax.jdo.option.ConnectionUserName 元数据库连接用户名
javax.jdo.option.ConnectionPassword 元数据库连接密码

比如如下的配置:

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://m000:3306/hive</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property> <property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hiveuser</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property> <property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>hiveuser</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>

  在hive中,默认情况下新建的数据库以及表都位于HDFS的hive.metastore.warehouse.dir路径下。如下图分别显示了数据库,表,以及表文件在HDFS上的文件路径

  

  根据javax.jdo.option.ConnectionURL中设置的数据库,以及用户名和密码,hive就可以写入和读取其元数据信息。

  连接元数据库除了配置URL,username,password之外,还有一种间接的方式。可以在hive客户端A上用hive --service metastore启动一个metastore服务,然后在另外一个hive客户端B的hive-site.xml文件中配置hive.metastore.uris=thrift://A:9083也可以访问到元数据信息(9083端口为默认,可使用-p参数手动指定)。

二、元数据库表描述

  这一节描述hive元数据库中比较重要的一些表的作用,随着后续对hive的使用逐渐补充更多的内容。

mysql元数据库hive中的表:

表名 作用
BUCKETING_COLS 存储bucket字段信息,通过SD_ID与其他表关联
CDS 一个字段CD_ID,与SDS表关联
COLUMNS_V2 存储字段信息,通过CD_ID与其他表关联
DATABASE_PARAMS
DBS 存储hive的database信息
DELETEME1410257703262
FUNCS
FUNC_RU
GLOBAL_PRIVS 全局变量,与表无关
IDXS
INDEX_PARAMS
PARTITIONS 分区记录,SD_ID, TBL_ID关联
PARTITION_KEYS 存储分区字段,TBL_ID关联
PARTITION_KEY_VALS 分区的值,通过PART_ID关联。与PARTITION_KEYS共用同一个字段INTEGER_IDX来标示不同的分区字段。
PARTITION_PARAMS 存储某分区相关信息,包括文件数,文件大小,记录条数等。通过PART_ID关联
PART_COL_PRIVS
PART_COL_STATS
PART_PRIVS
ROLES 角色表,和GLOBAL_PRIVS配合,与表无关
SDS 存储输入输出format等信息,包括表的format和分区的format。关联字段CD_ID,SERDE_ID
SD_PARAMS
SEQUENCE_TABLE 存储sqeuence相关信息,与表无关
SERDES 存储序列化反序列化使用的类
SERDE_PARAMS 序列化反序列化相关信息,通过SERDE_ID关联
SKEWED_COL_NAMES
SKEWED_COL_VALUE_LOC_MAP
SKEWED_STRING_LIST
SKEWED_STRING_LIST_VALUES
SKEWED_VALUES
SORT_COLS 排序字段,通过SD_ID关联
TABLE_PARAMS 表相关信息,是否外部表,通过TBL_ID关联
TAB_COL_STATS
TBLS 存储表信息,关联字段DB_ID,SD_ID,
TBL_COL_PRIVS
TBL_PRIVS 表赋权限相关信息,通过TBL_ID关联
VERSION 版本
VERSION_copy 版本,通过VER_ID关联

  这里补充介绍hive的一个工具脚本metatool。如果需要大量修改元数据库中的相关记录,可以具体查看metatool脚本的使用方法。

  比如说,对一个HDFS做HA的时候,如果之前hdfs完整路径是hdfs://m000,做完HA之后把dfs.nameservices设置为my-cluster之后,hdfs的访问路径就变成了hdfs://my-cluster,此时就需要对hive元数据库中所有记录作更新,这时可以参考下面的操作,

使用metatool脚本,先是新路径,然后是旧路径

/usr/local/bigdata/hive/bin/metatool -updateLocation hdfs://my-cluster hdfs://m000

三、元数据库一些查询

  有时根据需求,需要对hive中的表批量处理,这时可以到元数据库中进行一些查询操作,操作请慎重!!

  下面会根据元数据库中的表结构和关联关系,陆续补充一些工作中使用到的查询语句。

1、查询某表的分区

  在Spark-sql查询hive表时,会由于元数据中文件与hdfs文件不一致而出现TreeNodeException的异常。比如说,在hive中show partitions时有分区pt=20160601,但是对应HDFS路径下并没有这个子文件夹时,在Spark-sql中就会出现该异常。这时如果需要查询某表的分区,就可以使用如下语句

SELECT p.* from PARTITIONS p
JOIN TBLS t
ON t.TBL_ID=p.TBL_ID
WHERE t.TBL_NAME='table'
AND PART_NAME like '%pt=20160601%';

2、查询指定库中stored as textfile类型的所有表名

select
d.NAME,
t.TBL_NAME,
s.INPUT_FORMAT,
s.OUTPUT_FORMAT
from TBLS t
join DBS d
join SDS s
where t.DB_ID = d.DB_ID
and t.SD_ID = s.SD_ID
and d.NAME='test'
and s.INPUT_FORMAT like '%TextInputFormat%';

3、查询指定库中的分区表

select
db.NAME,
tb.TBL_NAME,
pk.PKEY_NAME
from TBLS tb
join DBS db
join PARTITION_KEYS pk
where tb.DB_ID = db.DB_ID
and tb.TBL_ID=pk.TBL_ID
and db.NAME='test';

4、查询指定库的非分区表

select
db.NAME,
tb.TBL_NAME
from TBLS tb
join DBS db
where tb.DB_ID = db.DB_ID
and db.NAME='test'
and tb.TBL_ID not in (
select distinct TBL_ID from PARTITION_KEYS
) ;

5、查询指定库中某种存储类型的分区表

select
db.NAME,
tb.TBL_NAME,
pk.PKEY_NAME,
s.INPUT_FORMAT,
s.OUTPUT_FORMAT
from TBLS tb
join DBS db
join PARTITION_KEYS pk
join SDS s
where tb.DB_ID = db.DB_ID
and tb.TBL_ID=pk.TBL_ID
and tb.SD_ID = s.SD_ID
and db.NAME='test'
and s.INPUT_FORMAT like '%TextInputFormat%';

6、查询指定库中某种存储类型的非分区表

select
db.NAME,
tb.TBL_NAME,
s.INPUT_FORMAT,
s.OUTPUT_FORMAT
from TBLS tb
join DBS db
join SDS s
where tb.DB_ID = db.DB_ID
and tb.SD_ID = s.SD_ID
and db.NAME='test'
and s.INPUT_FORMAT like '%TextInputFormat%'
and tb.TBL_ID not in (select distinct TBL_ID from PARTITION_KEYS);

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