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