今天总结下,Hive metastore的结构设计.什么是metadata呢,对于它的描述,可以理解为数据的数据,主要是描述数据的属性的信息.它是用来支持如存储位置.历史数据.资源查找.文件记录等功能.元数据算是一种电子式目录.为了达到编制目录的目的,必须在描述并收藏数据的内容或特色,进而达成协助数据检索的目的. 那么我们从hive metastore的表结构设计开始: 看到后,是不是有一种想死的冲动?没错,我也想死,但是我们可以一点一点的看,也会有理解错误,但这都是在我们通向精通的路途之上,不

hive介绍及架构设计 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们知道MapReduce和Spark它们提供了高度抽象的编程接口便于用户编写分布式程序,它们具有极好的扩展性和容错性,能够处理超大规模的数据集.这些计算引擎提供了面向高级语言(比如Java,Python等)的编程接口,然而,考虑到分布式程序编写的复杂性,直接使用这些编程接口实现应用系统(比如报表系统)无疑会提高使用门槛,降低开发效率.考虑到SQL仍然是一种非常主流的数据分析语言,开源社区在分布式计算框架基

Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: 内嵌Derby方式 Local方式 Remote方式 [一].内嵌Derby方式 这个是Hive默认的启动模式,一般用于单元测试,这种存储方式有一个缺点:在同一时间只能有一个进程连接使用数据库. hive-site.xml 中jdbc URL.驱动.用户名.密码等的配置信息如下:     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

一.Hive的简单使用 基本的命令和MySQL的命令差不多 首先在 /opt/datas 下创建数据  students.txt 1001 zhangsan 1002 lisi 1003 wangwu 显示有多少数据库: show databases; 使用某个数据库: use 数据库名称; 显示当前数据库下的表: show tables; 创建数据表 : create table student (id int,name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS

一.内部表与外部表的比较 Hive表概念和关系型数据库表概念差不多.在Hive里表会和HDFS的一个目录相对应,这个目录会存放表的数据.目录默认是/usr/hive/warehouse/. 比如你在hadoop09数据库创建了emp表,那么HDFS中就会有/user/hive/warehouse/hadoop09.db/emp这个目录来存放表里的数据. 管理表:管理表又被称之为内部表,他只管理着数据生命周期,当我们删除这张表时,元数据和存储的业务数据都会被删除,也就是说HDFS所对应的表目录应该

hive --service metastore 默认端口是9083 <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://hiveserver1:9083</value> </property> 在连接hive的客户端,如spark,可以只在hive-site.xml中配置这一个属性即可. 不需要配置mysql连接信息与用户密码信息,hiver server作为thr

[完美解决]Spark-SQL.Hive多 Metastore.多后端.多库 [完美解决]Spark-SQL.Hive多 Metastore.多后端.多库 SparkSQL 支持同时连接多种 Metastore,包括Atlas2(PB),Hive 0.12+几种格式.用户可以在一条SQL语句中操作来自多个 Metastore 的表. 配置 Metastore 按照正常的使用方式配置 conf/hive-site.xml 比如配置访问 mysql: <?xml version="1.0&qu

hive中的更新或者新建表impala 不能实时更新 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.最近在生产中,我发现在hive 中更改表结构,或者建表 在impala中查询新建的表报错,或者更改的字段不能实时更新. 问题原因 这是因为元数据信息没有及时刷新.在impala 1.2中 加入的进程catalogd,主要就是将hive的metastore所存储的元数据缓存到impala

之前在一个比较繁忙的系统抓到的耗时长.消耗CPU多的一条SQL,如下:SELECT * FROM Z_VISU_DATA_ALARM_LOG TWHERE TO_DATE(T.T_TIMESTR, 'MM/DD/YY HH24:MI:SS'))<=(TO_DATE(TO_CHAR(SYSDATE, 'yyyy-mm-dd HH24:mi:ss'),'yyyy-mm-dd HH24:mi:ss') - 1800 * 1000 / 1440/60/1000 1.先看看奇葩的表设计:设计表的同学看来很

新的设计稿出来了,如下,原来旧的是第二张       -------  原来的评论级数只有2级,现在是不限,2级的意思是,用户评论该帖是一级,用户的评论能被人评论,这是第2级,评论评论的评论不能够再被评论. 这样的原先数据库表设计很简单,我直接使用表名字做了2级分离,取得时候再对应查找,基本是 hash对应,很快,缺点就是创建的表比较多,用户多了的话,这笔账很恐怖. 可能是因为我同时做服务器和移动端的原因,在之前设计的时候,思维过多地偏向了移动端,移动端我负责android,按照上面的设计思路,

Could not create ServerSocket on address 0.0.0.0/0.0.0.0:9083 执行命令jps root@hadoopm:/usr# jps1763 ResourceManager1875 NodeManager4854 Jps1400 DataNode1547 SecondaryNameNode2300 RunJar1292 NameNode 将Runjar kill掉,再重启hive --service metastore,就可以了

数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈.减少CPU利用率和减少资源竞争.为了便于读者阅读和理解,笔者参阅了Sybase.Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料,基于多年的工程实践经验,从基本表设计.扩展设计和数据库表对象放置等角度进行讨论,着重讨论了如何避免磁盘I/O瓶颈和减少资源竞争,相信读者会一目了然. 基于第三范式的基本表设计 在基于表驱动的信息管理系统(MIS)中,基本表的设计规范是第三范式(3NF).第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性.基于第三范式的数据库

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前言 绝大多数的Oracle数据库性能问题都是由于数据库设计不合理造成的,只有少部分问题根植于Database Buffer.Share Pool.Redo Log Buffer等内存模块配置不合理,I/O争用,CPU争用等DBA职责范围上.所以除非是面对一个业已完成不可变更的系统,否则我们不应过多地将关注点投向内存.I/O.CPU等性能调整项目上,而应关注数据库表本身的设计是否合理,库表设计的合理性才是程序性能的真正执牛耳者. 合理的数据库设计需要考虑以下的方面: ·业务数据以何种方式表达.如

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表是Oracle数据库中最基本的对象之一.万丈高楼从平地起,这个基础对象对于数据库来说,非常重要.因为其设计是否合理,直接跟数据库的性能相关.从Oracle数据库菜鸟到数据库专家这个过程中,在表设计与管理上,或多或少,会犯一些错误.笔者今天就谈谈自己在这方面的经验与教训,或许能够给大家一些警示作用. 表是Oracle数据库中最基本的对象之一.万丈高楼从平地起,这个基础对象对于数据库来说,非常重要.因为其设计是否合理,直接跟数据库的性能相关.从Oracle数据库菜鸟到数据库专家这个过程中,在表设计

水电缴费管理系统数据表设计 SQL建表脚本: 1 --建表 2 --管理人员表 admin 3 create table admin( 4 admin_id varchar2(3) not null, 5 admin_loginname varchar2(8) not null, 6 admin_password varchar2(6) not null, 7 admin_username varchar2(4) not null, 8 constraint pk_admin primary k

APP 版本升级以及 APP 演示 ① 版本升级分析以及数据表设计 ② 版本升级接口开发以及 APP 演示 /** * version_upgrade 版本升级信息表 */ CREATE TABLE `version_upgrade` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `app_id` ) unsigned ' COMMENT '客户端设备id 1安卓pad 2安卓手机 3ios手机 4iospad', `version_id` ) unsig

这是我的ERP设计经验分享系列,今天讲的是数据库的表设计(1),主要阐述: 1.单字段的主键:2.使用int32作为主键类型:3.使用版本字段处理乐观锁定:4.生效字段标明是否允许“被使用”:5.锁定字段处理悲观锁定:6.行唯一字段处理分布式应用: