在數據倉庫建設中,元數據管理是非常重要的環節之一。根據Kimball的數據倉庫理論,可以將元數據分為這三類: 技術元數據,如表的存儲結構結構、文件的路徑 業務元數據,如血緣關系、業務的歸屬 過程元數據,如表每天的行數、占用HDFS空間、更新時間 ...
在數據倉庫建設中,元數據管理是非常重要的環節之一。根據Kimball的數據倉庫理論,可以將元數據分為這三類: 技術元數據,如表的存儲結構結構 文件的路徑 業務元數據,如血緣關系 業務的歸屬 過程元數據,如表每天的行數 占用HDFS空間 更新時間 而基於這 類元數據 搭建 起來的元數據系統,通常又會實現如下核心功能: . 血緣關系 如表級別 字段級別的血緣關系,這些主要體現在我們日常的SQL和ETL ...
2021-04-08 11:39 0 477 推薦指數:
在數據倉庫建設中,元數據管理是非常重要的環節之一。根據Kimball的數據倉庫理論,可以將元數據分為這三類: 技術元數據,如表的存儲結構結構、文件的路徑 業務元數據,如血緣關系、業務的歸屬 過程元數據,如表每天的行數、占用HDFS空間、更新時間 ...
正文 一,簡介 跟hive沒太的關系,就是使用了hive的標准(HQL, 元數據庫、UDF、序列化、反序列化機制)。Hive On Spark 使用RDD(DataFrame),然后運行在spark 集群上。 二,shell方式配置和使用hive元數據信息 2.1 文件配置 ...
的元數據信息. 如果Impala需要訪問Hive表, 需要將Hive metadata 刷新到impala中 ...
http://lxw1234.com/archives/2015/07/413.htm 類似於Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分區的功能,通過自動和手動分析Hive表,將Hive表的一些統計信息存儲到元數據中。 表和分區的統計信息主要包括:行數、文件數、原始數據大小、所占存儲 ...
用戶表字段信息: 1.查出前1000位用戶的用戶名,關注數和粉絲數。 2.查詢關注數大於100的用戶的用戶名和關注數。 3.查詢粉絲數大於100的用戶的用戶名,粉絲數。 4.查詢id為1000的用戶的用戶名。 5.查詢性別為女的用戶的用戶名。 select name ...
1、存儲Hive版本的元數據表(VERSION) 2、Hive數據庫相關的元數據表(DBS、DATABASE_PARAMS) DBS:該表存儲Hive中所有數據庫的基本信息 字段如下: DATABASE_PARAMS:該表存儲數據庫的相關參數,在CREATE ...
Spark 連接hive 元數據庫(mysql) 方法一: 方法二: 1)拷貝hive的hive-site.xml文件到spark的conf目錄下 2)修改spark中hive-site.xml文件 3)另建窗口啟動: 4)啟動spark: 5)測試: ...
前言:客戶需要遷移XX 庫 ZJJJ用戶(遷移到其他數據庫),由於業務復雜,客戶都弄不清楚里面有哪些業務系統,為保持數據一致性,需要停止業務軟件,中間件,殺掉oracle進程。 溫馨提示:很多網上資料只是簡單的導入,導出(其實大家都會),並沒有進行數據對比,以及統計信息的收集,就會業務反饋特別 ...