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. Android StageFrightMediaScanner源码解析

    1. 简单介绍 Android中在StageFrightMediaScanner实现对多媒体文件的处理. 此外在StageFrightMediaScanner定义了支持的多媒体文件类型. 文件位置 f ...

  2. uva 11346 - Probability(概率)

    option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=2321">题目链接:uva 11346 - ...

  3. Python接收邮件并保存至MySQL

    转自:http://www.360doc.com/content/14/0103/13/11789990_342303735.shtml 参考了一些网络上的资料,做了个简单程序,使用python接收邮 ...

  4. java 日期Date类型比较大小

      java 日期Date类型比较大小 CreateTime--2018年5月31日16点39分 Author:Marydon import java.text.DateFormat; import ...

  5. java 下载网络图片

      java 如何下载网络图片 CreateTime--2017年9月30日11:18:19 Author:Marydon 说明:根据网络URL获取该网页上面所有的img标签并下载符合要求的所有图片 ...

  6. log4j的详细配置(最省心完美配置)

    先说下我的需求 1,可以记录日记在我们的java开发项目周期中: 2,很简单即可输出日志: 3,每天按照时间将不同的日志输出到不同的文件中,每天输出日志到一个带有当前时间戳的文件中: 4,可以修改当前 ...

  7. V-rep学习笔记:视觉传感器1

    Vision sensors, which can detect renderable entities(Renderable objects are objects that can be seen ...

  8. Windows server 2012-remoteapp RDWEB修改默认端口

    RDWEBl默认是通过3389端口调用remoteapp发布的应用程序.如果要修改该端口,可按下面的方式来修改: 1.修改mstsc远程连接的端口 http://www.cnblogs.com/rus ...

  9. Centos6.5卸载图形化

    问题描述: Centos6.5想运行在非图形化状态,减小系统资源的开销!提升服务器性能....... 问题解决: 01.切换运行模式,变相实现非图形化运行 多用户模式 init 图形化模式 init ...

  10. (转)Delta3D源码分析

    最近学习Delta3D,  2.4版忙着发布,一直不能成功编译SimCore, 索性静下心来看看源码,官网上竟然提供了几个重要组建的软件设计说明书(SDD),虽说基本都是2005版了,不过我看了后觉得 ...