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,查询这个表中含有的所有字段,使用如下的SQL语句:

mysql> select COLUMNS_V2.* from COLUMNS_V2,SDS, TBLS where COLUMNS_V2.CD_ID = SDS.CD_ID and SDS.SD_ID = TBLS.SD_ID and TBLS.TBL_NAME='dwd_medical_hospital_dd';
+-------+--------------------------------------+-------------+-----------+-------------+
| CD_ID | COMMENT | COLUMN_NAME | TYPE_NAME | INTEGER_IDX |
+-------+--------------------------------------+-------------+-----------+-------------+
| 603 | 地址 | address | string | 2 |
| 603 | 医院类型 | clean_type | string | 14 |
| 603 | 采集时间 | create_time | string | 10 |
| 603 | 所在大区 | extend_area | string | 13 |
| 603 | 所在城市 | extend_city | string | 11 |
| 603 | 所在省份 | extend_prov | string | 12 |
| 603 | 路线 | howtogo | string | 3 |
| 603 | 主键ID/在其它表中表示为外键:hosp_id | id | string | 0 |
| 603 | 医院等级 | level | string | 4 |
| 603 | 医院名字 | name | string | 1 |
| 603 | 简介 | profiles | string | 7 |
| 603 | 区域ID/城市ID | prov_id | string | 5 |
| 603 | 资源配置量 | resouce | string | 8 |
| 603 | 电话 | telephone | string | 6 |
| 603 | 采集URL | url | string | 9 |
| 583 | 地址 | address | string | 2 |
| 583 | 医院类型 | clean_type | string | 14 |
| 583 | 采集时间 | create_time | string | 10 |
| 583 | 所在大区 | extend_area | string | 13 |
| 583 | 所在城市 | extend_city | string | 11 |
| 583 | 所在省份 | extend_prov | string | 12 |
| 583 | 路线 | howtogo | string | 3 |
| 583 | 主键ID/在其它表中表示为外键:hosp_id | id | string | 0 |
| 583 | 医院等级 | level | string | 4 |
| 583 | 医院名字 | name | string | 1 |
| 583 | 简介 | profiles | string | 7 |
| 583 | 区域ID/城市ID | prov_id | string | 5 |
| 583 | 资源配置量 | resouce | string | 8 |
| 583 | 电话 | telephone | string | 6 |
| 583 | 采集URL | url | string | 9 |
+-------+--------------------------------------+-------------+-----------+-------------+
30 rows in set
mysql> select COLUMNS_V2.* from COLUMNS_V2,SDS, TBLS where COLUMNS_V2.CD_ID = SDS.CD_ID and SDS.SD_ID = TBLS.SD_ID and TBLS.TBL_NAME='dws_info_doctor_dd';
+-------+----------+----------------+-----------+-------------+
| CD_ID | COMMENT | COLUMN_NAME | TYPE_NAME | INTEGER_IDX |
+-------+----------+----------------+-----------+-------------+
| 673 | 年龄 | age | string | 3 |
| 673 | 科室ID | department_id | string | 10 |
| 673 | 从诊年限 | diagnosis_time | string | 6 |
| 673 | 履历 | experience | string | 8 |
| 673 | 擅长疾病 | good | string | 5 |
| 673 | NULL | hosp_id | string | 11 |
| 673 | 主键ID | id | string | 0 |
| 673 | 医生名称 | name | string | 1 |
| 673 | 门诊量 | outpatient_num | string | 7 |
| 673 | 医生职称 | position | string | 2 |
| 673 | 评分 | score | string | 9 |
| 673 | 性别 | sex | string | 4 |
| 758 | 年龄 | age | string | 3 |
| 758 | 科室ID | department_id | string | 10 |
| 758 | 从诊年限 | diagnosis_time | string | 6 |
| 758 | 履历 | experience | string | 8 |
| 758 | 擅长疾病 | good | string | 5 |
| 758 | NULL | hosp_id | string | 11 |
| 758 | 主键ID | id | string | 0 |
| 758 | 医生名称 | name | string | 1 |
| 758 | 门诊量 | outpatient_num | string | 7 |
| 758 | 医生职称 | position | string | 2 |
| 758 | 评分 | score | string | 9 |
| 758 | 性别 | sex | string | 4 |
| 732 | 年龄 | age | string | 3 |
| 732 | 科室ID | department_id | string | 10 |
| 732 | 从诊年限 | diagnosis_time | string | 6 |
| 732 | 履历 | experience | string | 8 |
| 732 | 擅长疾病 | good | string | 5 |
| 732 | 主键ID | id | string | 0 |
| 732 | 医生名称 | name | string | 1 |
| 732 | 门诊量 | outpatient_num | string | 7 |
| 732 | 医生职称 | position | string | 2 |
| 732 | 评分 | score | string | 9 |
| 732 | 性别 | sex | string | 4 |
+-------+----------+----------------+-----------+-------------+
35 rows in set

hive元数据中相关的表格关系如下:

hive元数据研究的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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. ...

  5. 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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 再谈Hive元数据如hive_metadata与Linux里MySQL的深入区别(图文详解)

    不多说,直接上干货! [bigdata@s201 conf]$ vim hive-site.xml [bigdata@s201 conf]$ pwd /soft/hive/conf [bigdata@ ...

  9. 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 ...

随机推荐

  1. python获取自己的环境变量

    1. import sys sys.path 2. from distutils.sysconfig import get_python_lib get_python_lib() 3. import ...

  2. JSTL学习笔记

    转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6684442.html  一:JSTL用途 JSP标准标签库(JSTL)是一个JSP标签集合,它封装了JSP应用 ...

  3. Java并发容器——CopyOnWriteArrayList

    CopyOnWriteArrayList是“读写分离”的容器,在写的时候是先将底层源数组复制到新数组中,然后在新数组中写,写完后更新源数组.而读只是在源数组上读.也就是,读和写是分离的.由于,写的时候 ...

  4. js 正则表达式校验必须包含字母、数字、特殊字符

      1.情景展示 在注册时,密码要求必须同时包含:字母.数字.特殊字符,如何实现? 2.原因分析 用正则表达式进行校验,是最方便的! 3.解决方案 // 密码必须由 8-64位字母.数字.特殊符号组成 ...

  5. 【shell】各种括号()、(())、[]、[[]]、{}的使用

    圆括号 1.单圆括号() ①命令组,括号中的命令将会开启一个子shell独立运行:括号中以分号连接,最后一个命令不需要;各命令和括号无需空格 Linux:/qins # (var=1;echo $va ...

  6. HttpServletResponse对象(二)

    一.HttpServletResponse常见应用——生成验证码 1.1.生成随机图片用作验证码 生成图片主要用到了一个BufferedImage类,

  7. java的BASE64Encoder,BASE64Decoder加密与解密

    package com.app.common; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.Fi ...

  8. PHP-Windows下搭建PHP-MSF环境【原创】

    环境: Windows7 64位 php-7.0.19 php-swoole-1.9.15 php-yac-2.0.2 php-redis-3.1.2 php-mongodb-1.2.10 遇坑: C ...

  9. atime,mtime,ctime 的理解

    Linux之atime,mtime,ctime from:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5980699f0100zkgz.html 首先可以使用stat 命令来查询文件 ...

  10. memcached缓存基本概念

    Memcached是一套分布式内存对象缓存系统. 用于在动态应用系统中缓存数据库的数据,减少数据库的访问压力,达到提升网站系统性能的目的:memcached在企业应用场景中一般是用来作为数据库的cac ...