在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构、文件的路径 业务元数据,如血缘关系、业务的归属 过程元数据,如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间 ...
在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构 文件的路径 业务元数据,如血缘关系 业务的归属 过程元数据,如表每天的行数 占用HDFS空间 更新时间 而基于这 类元数据 搭建 起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: . 血缘关系 如表级别 字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL ...
2021-04-08 11:39 0 477 推荐指数:
在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构、文件的路径 业务元数据,如血缘关系、业务的归属 过程元数据,如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间 ...
正文 一,简介 跟hive没太的关系,就是使用了hive的标准(HQL, 元数据库、UDF、序列化、反序列化机制)。Hive On Spark 使用RDD(DataFrame),然后运行在spark 集群上。 二,shell方式配置和使用hive元数据信息 2.1 文件配置 ...
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 ...
http://lxw1234.com/archives/2015/07/413.htm 类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。 表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储 ...
用户表字段信息: 1.查出前1000位用户的用户名,关注数和粉丝数。 2.查询关注数大于100的用户的用户名和关注数。 3.查询粉丝数大于100的用户的用户名,粉丝数。 4.查询id为1000的用户的用户名。 5.查询性别为女的用户的用户名。 select name ...
1、存储Hive版本的元数据表(VERSION) 2、Hive数据库相关的元数据表(DBS、DATABASE_PARAMS) DBS:该表存储Hive中所有数据库的基本信息 字段如下: DATABASE_PARAMS:该表存储数据库的相关参数,在CREATE ...
Spark 连接hive 元数据库(mysql) 方法一: 方法二: 1)拷贝hive的hive-site.xml文件到spark的conf目录下 2)修改spark中hive-site.xml文件 3)另建窗口启动: 4)启动spark: 5)测试: ...
前言:客户需要迁移XX 库 ZJJJ用户(迁移到其他数据库),由于业务复杂,客户都弄不清楚里面有哪些业务系统,为保持数据一致性,需要停止业务软件,中间件,杀掉oracle进程。 温馨提示:很多网上资料只是简单的导入,导出(其实大家都会),并没有进行数据对比,以及统计信息的收集,就会业务反馈特别 ...