所谓Catalog即数据目录，其核心作用在于管理数据资产，通过元数据实现数据的收集、组织、访问、发现和治理。Catalog在数据资产管理中扮演着核心角色，元数据内容丰富，包括技术元数据、业务元数据和操作元数据。本文仅针对大数据计算存储框架的技术元数据进行研究，如数据库、数据表、分区、视图、函数等，旨在对比...
第3 节 HCatalog HCatalog 提供了一个统一的元数据服务,允许不同的工具如 Pig、MapReduce 等通过 HCatalog 直接访问存储在 HDFS 上的底层文件。HCatalog是用来访问Metastore的Hive子项目,它的存在给了整个Hadoop生态环境一个统一的定义。 HCatalog 使用了 Hive 的元数据存储,这样就使得像 MapReduce 这样的第三方应...
Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎,也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表,从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。本文将以Flink1.12为例,介绍Flink集成Hive的另外一个非常重要的方面——Hive维表JOIN(Temporal Table...
作用: 主要是用于对DWD层进行进一步聚合操作, 同时此层可以进行维度退化的操作, 此层的表一般就是周期快照事实表 DWS层:业务层 作用:主要对DWM层或者DWD层数据, 进行再次细化的聚合统计操作, 在此层需要针对各个维度都进行聚合统计结构了, 将所有维度统计的结果, 放置在一起, 形成宽表数据 注意:这层一般就是数据...
hcatalog可以直接在命令行直接执行sql 主要用执行ddl语句 创建日志目录 mkdir -p /soft/hive-2.2.0/hcatalog/var/log 1. 启动服务 [root@node1 sbin]# ./hcat_server.sh start Started metastore server init, testing if initialized correctly... ...
最近多个Hadoop 子项目都支持Avro 数据格式,如Pig 、Hive、Flume、Sqoop和Hcatalog。 其中的「TextFile」、「RCFile」、「ORC」、「Parquet」为Hive「最常用的四大存储格式」它们的 存储效率及执行速度比较如下:ORCFile存储文件读操作效率最高,耗时比较(ORC<Parquet<RCFile<TextFile)ORCFile存储文件占用空间少,压缩...
CREATE TABLE json_table ( id INT, name STRING ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( 'serialization.format' = '1', 'json.paths' = '$.id,$.name' ) STORED AS TEXTFILE; (TEXTFILE:简单的行格式文本数据,适用于原始数据存储和简单的查询。性能...
作用 1.hive进行查询时就是文件流读文件,即使读一条数据也需要加载整个文件。 所以分区表将文件切割成更小的粒度,当需要针对局部数据进行检索、聚合等处理时,便于快速筛选出符合特定条件的数据,提高效率。 2.如果需要进行分组聚合的字段是分组字段,即直接对该分区作聚合,则直接设置combiner,无需设置reducer。
设置 hive.metastore.event.listeners”为“org.apache.hive.hcatalog.listener.DbNotificationListener 重启HMS服务使配置生效。使用此解决方法的副作用可能是某些DDL查询（如删除表和使用相同名称创建的新表）失败，并显示报错“No valid privileges”。重新运行这些查询应该可以解决该问题。如果做了上述修改后...