https://blog.csdn.net/yu0_zhang0/article/details/80697913
1 概述
我们知道Apache Hive 是构建在Apache Hadoop之上的数据仓库。有助于对大型的数据集进行读、写和管理。这也是官网介绍的第一句话,虽然简短但是却能提炼出很多东西,大家可以去细细品味下。该篇博客不做过多讲述。本文我们介绍Hive的原数据表,他默认是存储再derby中的,但是我们一般会修改会mysql。作者使用的也是mysql进行的管理。
2 Hive元数据表结构
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://localhost:3306/basic01?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
show tables;
+---------------------------+
| Tables_in_basic01 |
+---------------------------+
| bucketing_cols |
| cds |
| columns_v2 |
| database_params |
| dbs |
| func_ru |
| funcs |
| global_privs |
| idxs |
| index_params |
| part_col_privs |
| part_col_stats |
| part_privs |
| partition_key_vals |
| partition_keys |
| partition_params |
| partitions |
| roles |
| sd_params |
| sds |
| sequence_table |
| serde_params |
| serdes |
| skewed_col_names |
| skewed_col_value_loc_map |
| skewed_string_list |
| skewed_string_list_values |
| skewed_values |
| sort_cols |
| tab_col_stats |
| table_params |
| tbl_col_privs |
| tbl_privs |
| tbls |
| version |
+---------------------------+
下面我们就一个一个讲解看看其中到底是什么关系。
2.1 version(存储Hive版本的元数据表)
VER_ID | SCHEMA_VERSION | VERSION_COMMENT |
ID主键 |
Hive版本 |
版本说明 |
1 |
0.12.0 |
Set by MetaStore hadoop@192.168.137.130 |
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’ doesn’t exist”。
2.2 Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS)
- select * from dbs
该表存储Hive中所有数据库的基本信息,字段如下:
数据库ID | 数据库描述 | 数据库HDFS路径 | 数据库名 | 数据库所有者用户名 | 所有者角色 |
DB_ID |
DESC |
DB_LOCATION_URI |
NAME |
OWNER_NAME |
OWNER_TYPE |
1 |
Default Hive database |
hdfs://192.168.137.130:9000/user/hive/warehouse |
default |
public |
ROLE |
6 |
NULL |
hdfs://192.168.137.130:9000/user/hive/warehouse/hive.db |
hive |
hadoop |
USER |
- select * from database_params;
该表存储数据库的相关参数,在CREATE DATABASE时候用
WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, …)指定的参数。
元数据表字段 | 说明 | 示例数据 |
DB_ID |
数据库ID |
2 |
PARAM_KEY |
参数名 |
createdby |
PARAM_VALUE |
参数值 |
lxw1234 |
2.3 Hive表和视图相关的元数据表
主要有TBLS、TABLE_PARAMS、TBL_PRIVS,这三张表通过TBL_ID关联。
- select * from tbls;
该表中存储Hive表、视图、索引表的基本信息。
表ID | 创建时间 | 数据库ID | 上次访问时间 | 所有者 | 保留字段 | 序列化配置信息( 对应SDS表中的SD_ID) | 表名 | 表类型 | 视图的详细HQL语句 | 视图的原始HQL语句 |
TBL_ID |
CREATE_TIME |
DB_ID |
LAST_ACCESS_TIME |
OWNER |
RETENTION |
SD_ID |
TBL_NAME |
TBL_TYPE |
VIEW_EXPANDED_TEXT |
VIEW_ORIGINAL_TEXT |
1 |
1519944170 |
6 |
0 |
hadoop |
0 |
1 |
page_views |
MANAGED_TABLE |
NULL |
NULL |
2 |
1519944313 |
6 |
0 |
hadoop |
0 |
2 |
page_views_bzip2 |
MANAGED_TABLE |
NULL |
NULL |
3 |
1519944819 |
6 |
0 |
hadoop |
0 |
3 |
page_views_snappy |
MANAGED_TABLE |
NULL |
NULL |
- select * from table_params;
该表存储表/视图的属性信息。
表ID(对应TBLS的tbl_id) | 属性名 | 属性值 |
TBL_ID |
PARAM_KEY |
PARAM_VALUE |
1 |
COLUMN_STATS_ACCURATE |
true |
1 |
numFiles |
1 |
1 |
numRows |
0 |
1 |
rawDataSize |
0 |
1 |
totalSize |
19014993 |
1 |
transient_lastDdlTime |
1519944212 |
2 |
COLUMN_STATS_ACCURATE |
true |
2 |
numFiles |
1 |
2 |
numRows |
100000 |
2 |
rawDataSize |
18914993 |
2 |
totalSize |
3814674 |
2 |
transient_lastDdlTime |
1519944314 |
2.4 Hive文件存储信息相关的元数据表
主要涉及SDS、SD_PARAMS、SERDES、SERDE_PARAMS
由于HDFS支持的文件格式很多,而建Hive表时候也可以指定各种文件格式,Hive在将HQL解析成MapReduce时候,需要知道去哪里,使用哪种格式去读写HDFS文件,而这些信息就保存在这几张表中。
- select * from sds;
文件存储的基本信息:
存储信息ID(对应tbls表中的SD_ID ) | 字段信息ID(对应column_v2 的CD_ID) | 文件输入格式 | 是否压缩 | 是否以子目录存储 | HDFS路径 | 分桶数量 | 文件输出格式 | 序列化类ID |
SD_ID |
CD_ID |
INPUT_FORMAT |
IS_COMPRESSED |
IS_STOREDASSUBDIRECTORIES |
LOCATION |
NUM_BUCKETS |
OUTPUT_FORMAT |
SERDE_ID |
1 |
1 |
org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat |
|
|
hdfs://192.168.137.130:9000/user/hive/warehouse/hive.db/page_views |
-1 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat |
1 |
2 |
2 |
org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat |
|
|
hdfs://192.168.137.130:9000/user/hive/warehouse/hive.db/page_views_bzip2 |
-1 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat |
2 |
3 |
3 |
org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat |
|
|
hdfs://192.168.137.130:9000/user/hive/warehouse/hive.db/page_views_snappy |
-1 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat |
3 |
21 |
21 |
org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat |
|
|
hdfs://192.168.137.130:9000/user/hive/warehouse/hive.db/tt |
-1 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat |
21 |
22 |
22 |
org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat |
|
|
hdfs://192.168.137.130:9000/user/hive/warehouse/hive.db/page_views_seq |
-1 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat |
22 |
23 |
23 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileInputFormat |
|
|
hdfs://192.168.137.130:9000/user/hive/warehouse/hive.db/page_views_rcfile |
-1 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileOutputFormat |
23 |
24 |
24 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat |
|
|
hdfs://192.168.137.130:9000/user/hive/warehouse/hive.db/page_views_orc_zlib |
-1 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat |
24 |
27 |
27 |
com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat |
|
|
hdfs://192.168.137.130:9000/user/hive/warehouse/hive.db/page_views_lzo_index |
-1 |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat |
27 |
序列化类配置ID(对应SDS的 SERDE_ID) | 序列化类别名 | 序列化类 |
SERDE_ID |
NAME |
SLIB |
1 |
NULL |
org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe |
2 |
NULL |
org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe |
3 |
NULL |
org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe |
21 |
NULL |
org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe |
22 |
NULL |
org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe |
23 |
NULL |
org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe |
24 |
NULL |
org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde |
- select * from serde_params;
该表存储序列化的一些属性、格式信息,比如:行、列分隔符
序列化类配置ID(对应SDS的 SERDE_ID) | 属性名 | 属性值 |
SERDE_ID |
PARAM_KEY |
PARAM_VALUE |
1 |
field.delim |
|
1 |
serialization.format |
|
2 |
field.delim |
|
2 |
serialization.format |
|
3 |
field.delim |
|
3 |
serialization.format |
|
21 |
field.delim |
|
2.5 Hive表字段相关的元数据表
- select * from columns_v2;
表的字段信息
字段信息ID(对应SDS 表CD_ID) | 字段注释 | 字段名 | 字段类型 | 字段顺序 |
CD_ID |
COMMENT |
COLUMN_NAME |
TYPE_NAME |
INTEGER_IDX |
1 |
NULL |
city_id |
string |
6 |
1 |
NULL |
end_user_id |
string |
5 |
1 |
NULL |
ip |
string |
4 |
1 |
NULL |
referer |
string |
3 |
1 |
NULL |
session_id |
string |
2 |
1 |
NULL |
track_time |
string |
0 |
1 |
NULL |
url |
string |
1 |
2 |
NULL |
city_id |
string |
6 |
2 |
NULL |
end_user_id |
string |
5 |
2 |
NULL |
ip |
string |
4 |
2 |
NULL |
referer |
string |
3 |
2 |
NULL |
session_id |
string |
2 |
2 |
NULL |
track_time |
string |
0 |
2 |
NULL |
url |
string |
1 |
2.6 Hive表分区相关的元数据表
主要涉及PARTITIONS、PARTITION_KEYS、PARTITION_KEY_VALS、PARTITION_PARAMS
- select * from partitions ;
分区的基本信息
分区ID | 分区创建时间 | 最后一次访问时间 | 分区名 | 分区存储ID | 表ID |
PART_ID |
CREATE_TIME |
LAST_ACCESS_TIME |
PART_NAME |
SD_ID |
TBL_ID |
1 |
1506226696 |
|
pt=2015-06-12 |
21 |
2 |
- select * from partition_keys;
分区的字段信息
元数据表字段 | 说明 | 示例数据 |
TBL_ID |
表ID |
2 |
PKEY_COMMENT |
分区字段说明 |
|
PKEY_NAME |
分区字段名 |
pt |
PKEY_TYPE |
分区字段类型 |
string |
INTEGER_IDX |
分区字段顺序 |
1 |
- select * from partition_key_vals;
该表存储分区字段值
元数据表字段 | 说明 | 示例数据 |
PART_ID |
分区ID |
2 |
PART_KEY_VAL |
分区字段值 |
2015-06-12 |
INTEGER_IDX |
分区字段值顺序 |
0 |
- select * from partition_params;
该表存储分区的属性信息。
元数据表字段 | 说明 | 示例数据 |
PART_ID |
分区ID |
2 |
PARAM_KEY |
分区属性名 |
numFiles、numRows、rawDataSize、totalSize、transient_lastDdlTime |
PARAM_VALUE |
分区属性值 |
15、502195 |
2.7 其他不常用的元数据表
表明 | 作用 |
DB_PRIVS |
数据库权限信息表。通过GRANT语句对数据库授权后,将会在这里存储。 |
IDXS |
索引表,存储Hive索引相关的元数据 |
INDEX_PARAMS |
索引相关的属性信息。 |
TAB_COL_STATS |
表字段的统计信息。使用ANALYZE语句对表字段分析后记录在这里。 |
TBL_COL_PRIVS |
表字段的授权信息 |
PART_PRIVS |
分区的授权信息 |
PART_COL_STATS |
分区字段的统计信息。 |
PART_COL_PRIVS |
分区字段的权限信息。 |
FUNCS |
用户注册的函数信息 |
FUNC_RU |
用户注册函数的资源信息 |
最后我们总结下他们之间的关系图: