在hive2.1.1 里面一共有59张表 表1 VERSION ; version表存hive的版本信息,该表中数据只有一条,如果存在多条,会造成hive启动不起来. 表2  DBS select * from DBS; DB_ID:数据库ID,DESC:数据库描述,DB_LOCATION_URI:数据HDFS路径,NAME:数据库名,OWNER_NAME:数据库所有者用户名,OWNER_TYPE:所有者角色. 表3 DATABASE_PARAMS select * from DATABASE_

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 varchar(127) Hive版本   VERSION_COMMENT varchar(255) 版本说明 2.DBS -- 存储Hive中所有数据库的基本信息   Field Type Comment   DB_ID bigint(20) 数据库ID   DESC varchar(4000) 数据

Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理. 1. 版本表 i) VERSION   -- 查询版本信息 2. 数据库.文件存储相关 i) DBS -- 存储Hive中所有数据库的基本信息 ii) SDS -- 存储Hive中文件存储的基本信息 3. 表.视图相关 i) TBLS -- 存储Hive表.视图.索引表的基本信息 简要说明:1. 内部表与外部表的区别, 外部表 drop table 后,只删除元数据信息,数据文件还在.但是内部表 drop t

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 0.13.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题

概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 2.3.0 Set by MetaStore 如果该表出现问题,

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8710356.html 概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中,常用MySQL数据库作为元数据库管理.上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中. Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表   一.存储Hive版本的元数据表(VERSION) VERSION   -- 查询版本信息 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COM

---====================-- Impala 获取hive 的 metadata ---====================Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中. 在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS

原文地址:http://www.aboutyun.com/forum.PHP?mod=viewthread&tid=8590&highlight=Hive 问题导读:1.如何查看hive表结构?2.如何查看表结构信息?3.如何查看分区信息?4.哪个命令可以模糊搜索表? 1.hive模糊搜索表  show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show p

转自网友的,主要是自己备份下 有时候不记得! 问题导读:1.如何查看hive表结构?2.如何查看表结构信息?3.如何查看分区信息?4.哪个命令可以模糊搜索表 1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息  desc formatted table_name;  desc table_name; 3.查看分区信息  show partitions table_name; 4.根据分区查询数据  select table_coulm from ta

1.写出文件工具类 package ccc.utile; import java.io.*; /** * @author ccc * @version 1.0.0 * @ClassName WriteToFileExample.java * @Description TODO IO流 * @ProjectName ccc * @createTime 2021年08月07日 18:32:00 */ public class WriteToFileExample { /** * 追加写入数据到指定文

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. 1. 内部表: create table tt (name string , age string) location '/input/table_data'; 此时,会在hdfs上新建一个tt表的数据存放地,例如,笔者是在 hdfs://master/input/table_data 上传hdfs数据到表中: load data inpath '/input/data' into table tt; 此时会将hdfs上的/inpu

hive内部表.外部表区别自不用说,可实际用的时候还是要小心. Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据:而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等.下面分别来介绍. 一.Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告

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hi

对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中.所谓Hive中的分桶,实际就是指的MapReduce中的分区.根据Reduce的数量,分成不同个数的文件. 我们先准备我们将使用的分桶表的数据. 1,jack,2016/11/11 2,michael,2016/11/12 3,summer,2016/11/13 4,spring

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

Hive与表操作有关的语句 1.创建表的语句: Create [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, .

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hdfs上,而是存放在传统的RDBMS中,典型的如MySQL,derby等,这里我们以mysql为元数据库,结合0.4.2版本的hive为例进行研究. 连接上mysql后可以看到hive元数据对应的表约有20个,其中和表结构信息有关的有9张,其余的10多张或为空,或只有简单的几条记录,以下是部分主要

一.为什么要创建分区表 1.select查询中会扫描整个表内容,会消耗大量时间.由于相当多的时候人们只关心表中的一部分数据, 故建表时引入了分区概念. 2.hive分区表:是指在创建表时指定的partition的分区空间,若需要创建有分区的表, 需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 二.实现创建.删除分区表 注意:1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 2.hive的表和列名不区分大小写(故建表时

本文介绍Hive元数据库中一些重要的表结构及用途,方便Impala.SparkSQL.Hive等组件访问元数据库的理解. 1.存储Hive版本的元数据表(VERSION) 该表比较简单,但很重要. VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 1.1.0 Set  by MetaStore 如果该表出现问题,根本进入不了Hive-Cli.比如该表不存在,当启动Hive-Cli时候,就会报错”Table ‘hive.version

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mysql一样本身提供自增主键的功能,但它本身可以通过函数来实现自增序列功能:利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence. 示例:table_src是我们经过业务需求处理的到的中间表数据,现在我们需要为table_src新增一列自增序列字段auto_increment_id,并将最

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的运行是基于Hadoop集群的,为了操作的流畅性,我把Hadoop集群全部重新搭建了,一共只有3台虚拟机. 主机 NN RM ZKFC DN NM JN ZK MySQL Hive服务端 Hive客户端 server01  •  •   •  •  •  •  •       server02  •