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. JVM内的守护线程Deamon与用户线程User Thread

    转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6561771.html  一:守护线程Daemon 守护线程:Daemon在希腊神话中解作“守护神”,顾名思义就 ...

  2. 〖Linux〗tmux 配置文件

    tmux中默认的shell是zsh,zsh在日常中使用可以协助我们高效地使用shell命令. 配置文件默认位置 ~/.tmux.conf,此外,把常用快捷键也附录在这里,方便记忆. # 设置Shell ...

  3. 【Windows】XShell中使用小键盘和ALT键(作Meta键),使BackSpace正常

    小键盘: 打开终端的Session属性,VT模式,初始数字键盘模式,设置为普通 ALT键: 打开终端的Session属性,元(Meta)键仿真,将ALT用作Meta键 BackSpace: 打开终端的 ...

  4. 关于RSA加密算法的工具类

    关于RSA加密算法的工具类 最近在捣鼓SSO(单点登录),就是一个在应用(系统)登录之后,当切换其他应用(系统)的时候,可以省去登录,提高用户的使用的便捷.(具体有时间在写) 期间涉及的安全问题,发送 ...

  5. VREP中使用其它Lua库

    VREP中的Regular API中有一些矩阵操作的函数,不过有时候还是不能满足计算需求,这时就需要在VREP中使用其它科学计算库(或者用Python/MATLAB之类的外部程序控制). 在这里下载L ...

  6. js动态创建HTML(radio、checkbox...)[摘抄]

    function create(parentId,eleType,eleName,eleId,eleValue){ var board = document.getElementById(parent ...

  7. weblogic安装错误BEA-090870解决方案

    00.问题描述 <Sep 3, 2017 3:29:09 PM CST> <Error> <Security> <BEA-090870> <The ...

  8. 使用jQuery模拟鼠标点击a标签事件

    来源于:https://mo2g.com/view/42/ <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <t ...

  9. Netty-gRPC介绍和使用

    转自:http://www.saily.top/2017/07/23/netty5/ gRPC Define your service using Protocol Buffers, a powerf ...

  10. 图解 eclicpse 智能提示 配置

    输入的内容: “.abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ” 第一步:   第二步: