标题

  • 1、Hive元数据表
    • （1）存储Hive版本的元数据表
    • （2）Hive数据库相关的元数据表
    • 2）DATABASE_PARAMS
    • （3）Hive表和视图相关的元数据表
    • （4）Hive文件存储信息相关的元数据表
    • （5）Hive表字段相关的元数据表
    • （6）Hive表分区相关的元数据表
      • 2）PARTITION_KEYS
      • 3）PARTITION_KEY_VALS
      • 4）PARTITION_PARAMS
    • （7）Hive函数相关的元数据表
    • （8）其他不常用的元数据表
        • 2、Hive中Join的用法
        • （1）join六种用法
        • （2）join语法格式
      • 官网参考链接：
        • （3）基本join使用

1、Hive元数据表


我们配置文件里面写的没有就创建hive_sql 名字随便我这里是这个

  1. VERSION
  2. DBS、DATABASE_PARAMS
  3. TBLS、TABLE_PARAMS、TBL_PRIVS、COLUMNS_V2
  4. PARTITIONS、PARTITION_KEYS、 PARTITION_KEY_VALS、PARTITION_PARAMS
    hive的元数据存在于mysql中，在mysql中会有一个hive库，存放相应的表，一共35张表。

（1）存储Hive版本的元数据表

VERSION
该表比较简单，但很重要。

VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT
ID主键 Hive版本 版本说明
1 1.1.0 Set by MetaStore hadoop@192.168.1.14

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）Hive数据库相关的元数据表

1）DBS
该表存储Hive中所有数据库的基本信息，字段如下:

表字段 说明 示例数据
DB_ID 数据库ID 1
DESC 数据库描述 Default Hive
DB_LOCATION_URI 数据HDFS路径 hdfs://hadoop000:9000/user/hive/warehouse
NAME 数据库名 default
OWNER_NAME 数据库所有者用户名 public
OWNER_TYPE 所有者角色 ROLE 

mysql> SELECT * FROM DBS\G;
*************************** 1. row *************************** DB_ID: 1DESC: Default Hive database
DB_LOCATION_URI: hdfs://hadoop000:9000/user/hive/warehouse NAME: defaultOWNER_NAME: publicOWNER_TYPE: ROLE*************************** 2. row *************************** DB_ID: 6DESC: NULL
DB_LOCATION_URI: hdfs://hadoop000:9000/user/hive/warehouse/test.db NAME: testOWNER_NAME: hadoopOWNER_TYPE: USER
*************************** 3. row *************************** DB_ID: 7DESC: NULL
DB_LOCATION_URI: hdfs://hadoop000:9000/user/hive/warehouse/test000.db NAME: test000OWNER_NAME: hadoopOWNER_TYPE: USER
3 rows in set (0.00 sec)

2）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。
t1表默认的创建 t2 加了注释 还有with后的属性信息 信息分别放在DBS; DATABASE_PARAMS; ( DB_ID进行关联)


mysql> SELECT * FROM DATABASE_PARAMS;
+-------+-----------+-------------+
| DB_ID | PARAM_KEY | PARAM_VALUE |
+-------+-----------+-------------+
|     7 | creator   | hadoop      |
+-------+-----------+-------------+
表字段 说明 示例数据
DB_ID 数据库ID 1
PARAM_KEY 参数名 createdby
PARAM_VALUE 参数值 root

DBS和DATABASE_PARAMS这两张表通过DB_ID字段关联。

（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。
TBLS
该表中存储Hive表，视图，索引表的基本信息

mysql> select * from TBLS\G;
*************************** 1. row *************************** TBL_ID: 1CREATE_TIME: 1598946409DB_ID: 1LAST_ACCESS_TIME: 0OWNER: hadoopRETENTION: 0SD_ID: 1TBL_NAME: jobTBL_TYPE: MANAGED_TABLE
VIEW_EXPANDED_TEXT: NULL
VIEW_ORIGINAL_TEXT: NULL
22 rows in set (0.00 sec)
表字段 说明 示例数据
TBL_ID 表ID 21
CREATE_TIME 创建时间 1447675704
DB_ID 数据库ID 1
LAST_ACCESS_TIME 上次访问时间 1447675704
OWNER 所有者 root
RETENTION 保留字段 0
SD_ID 序列化配置信息 41，对应SDS表中的SD_ID
TBL_NAME 表名 ex_detail_ufdr_30streaming
TBL_TYPE 表类型 EXTERNAL_TABLE
VIEW_EXPANDED_TEXT 视图的详细HQL语句
VIEW_ORIGINAL_TEXT 视图的原始HQL语句

2）TABLE_PARAMS（扩展 附加属性在这里展示）
该表存储表/视图的属性信息

mysql> select * from TABLE_PARAMS;
+--------+-----------------------+-------------+
| TBL_ID | PARAM_KEY             | PARAM_VALUE |
+--------+-----------------------+-------------+ |
1 | COLUMN_STATS_ACCURATE | true        | |
1 | numFiles              | 1           | |
1 | numRows               | 0           | |
1 | rawDataSize           | 0           | |
1 | totalSize             | 36          | |
1 | transient_lastDdlTime | 1598946557  | |
2 | COLUMN_STATS_ACCURATE | true        | |
2 | numFiles              | 1           | |
2 | numRows               | 3           | |
2 | rawDataSize           | 33          | |
2 | totalSize             | 65          | |
2 | transient_lastDdlTime | 1598946800  |
+--------+-----------------------+-------------+
表字段 说明 示例数据
TBL_ID 表ID 21
PARAM_KEY 属性名 totalSize，numRows，EXTERNAL
PARAM_VALUE 属性值 970107336、21231028、TRUE

3）TBL_PRIVS
该表存储表/视图的授权信息，一般不用Hive的权限，而使用sentry来进行权限控制。

表字段 说明 示例数据
TBL_GRANT_ID 授权ID 1
CREATE_TIME 授权时间 1436320455
GRANT_OPTION 0
GRANTOR 授权执行用户 root
GRANTOR_TYPE 授权者类型 USER
PRINCIPAL_NAME 被授权用户 username
PRINCIPAL_TYPE 被授权用户类型 USER
TBL_PRIV 权限 Select、Alter
TBL_ID 表ID 21，对应TBLS表的TBL_ID

（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。
1）SDS
该表保存文件存储的基本信息，如INPUT_FORMAT、OUTPUT_FORMAT、是否压缩等。TBLS表中的 SD_ID与该表关联，可以获取Hive表的存储信息。

表字段 说明 示例数据
SD_ID 存储信息ID 41
CD_ID 字段信息ID 21，对应CDS表
INPUT_FORMAT 文件输入格式 org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
IS_COMPRESSED 是否压缩 0
IS_STOREDASSUBDIRECTORIES 是否以子目录存储 0
LOCATION HDFS路径 hdfs://193.168.1.75:9000/detail_ufdr_streaming_test
NUM_BUCKETS 分桶数量 0
OUTPUT_FORMAT 文件输出格式 org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
SERDE_ID 序列化类ID 41，对应SERDES表 

mysql> select * from SDS\G;
*************************** 1. row *************************** SD_ID: 1CD_ID: 1INPUT_FORMAT: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat IS_COMPRESSED:
IS_STOREDASSUBDIRECTORIES:LOCATION: hdfs://hadoop000:9000/user/hive/warehouse/job NUM_BUCKETS: -1OUTPUT_FORMAT: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat SERDE_ID: 122 rows in set (0.00 sec)

2）SD_PARAMS
该表存储Hive存储的属性信息，在创建表时候使用STORED BY ‘storage.handler.class.name’ [WITH SERDEPROPERTIES (…)指定。

表字段 说明 示例数据
SD_ID 存储配置ID 41
PARAM_KEY 存储属性名
PARAM_VALUE 存储属性值

3）SERDES
该表存储序列化使用的类信息

表字段 说明 示例数据
SERDE_ID 序列化类配置ID 41
NAME 序列化类别名 NULL
SLIB 序列化类 org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe 

mysql> SELECT * FROM SERDES;
+----------+------+-------------------------------------------------------------
+
| SERDE_ID | NAME | SLIB
|
+----------+------+-------------------------------------------------------------
+
|        1 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|        2 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|        6 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|        7 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|        8 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|       11 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe
|
|       12 | NULL | org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde
|
|       14 | NULL | org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde
|
|       16 | NULL | org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe
|
|       17 | NULL | org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe
|
|       18 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|       19 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe
|
|       21 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe
|
|       22 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|       23 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|       25 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|       27 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|       28 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
|
|       29 | NULL | org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe
|
|       30 | NULL | org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde
|
|       31 | NULL | org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe
|
|       32 | NULL | org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe
|
+----------+------+-------------------------------------------------------------
+

4）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

表字段 说明 示例数据
SERDE_ID 序列化类配置ID 41
PARAM_KEY 属性名 field.delim
PARAM_VALUE 属性值 

mysql> SELECT * FROM SERDE_PARAMS;
+----------+----------------------+-------------+
| SERDE_ID | PARAM_KEY            | PARAM_VALUE |
+----------+----------------------+-------------+
|        1 | field.delim          |                |
|        1 | serialization.format |                |
|        2 | serialization.format | 1              |
|        6 | serialization.format | 1              |
|        7 | serialization.format | 1              |
|        8 | field.delim          |                |
|        8 | serialization.format |                |
|       11 | field.delim          |                |
|       11 | serialization.format |                |
|       12 | field.delim          |                |
|       12 | serialization.format |                |
|       14 | field.delim          |                |
|       14 | serialization.format |                |
|       16 | field.delim          |                ||      16 | serialization.format |                | |      17 | field.delim          |                | |      17 | serialization.format |                ||     18 | serialization.format | 1              | |     19 | serialization.format | 1              | |     21 | field.delim          |                | |     21 | serialization.format |                | |     22 | field.delim          |                | |     22 | serialization.format |                | |     23 | field.delim          |                | |     23 | serialization.format |                | |     25 | field.delim          |                | |     25 | serialization.format |                | |     27 | serialization.format | 1              | |     28 | field.delim          |                | |     28 | serialization.format |                | |     29 | field.delim          |                | |     29 | serialization.format |                | |     30 | field.delim          |                | |     30 | serialization.format |                | |     31 | field.delim          |                | |     31 | serialization.format |                | |     32 | field.delim          |                | |     32 | serialization.format |                |+----------+----------------------+-------------+

（5）Hive表字段相关的元数据表

主要涉及COLUMNS_V2
COLUMNS_V2
该表存储表对应的字段信息

表字段 说明 示例数据
CD_ID 字段信息ID 21
COMMENT 字段注释 NULL
COLUMN_NAME 字段名 air_port_duration
TYPE_NAME 字段类型 bigint
INTEGER_IDX 字段顺序 119 

mysql> SELECT * FROM COLUMNS_V2;
+-------+---------+-------------+-----------+-------------+
| CD_ID | COMMENT | COLUMN_NAME | TYPE_NAME | INTEGER_IDX |+-------+---------+-------------+-----------+-------------+ |1 | NULL    | id          | int       |           0 |
|     1 | NULL    | name        | string    |           1 |
|     2 | NULL    | id          | int       |           0 |
|     2 | NULL    | name        | string    |           1 |
|     6 | NULL    | id          | int       |           0 |
|     6 | NULL    | name        | string    |           1 |
|     7 | NULL    | id          | int       |           0 |
|     7 | NULL    | name        | string    |           1 |
|     8 | NULL    | id          | int       |           0 |
|     8 | NULL    | name        | string    |           1 |
|    32 | NULL    | countrycode | string    |           2 |
|    32 | NULL    | district    | string    |           3 |
|    32 | NULL    | id          | string    |           0 |
|    32 | NULL    | name        | string    |           1 |
|    32 | NULL    | population  | string    |           4 |
+-------+---------+-------------+-----------+-------------+

（6）Hive表分区相关的元数据表

主要涉及PARTITIONS、PARTITION_KEYS、PARTITION_KEY_VALS、PARTITION_PARAMS
1）PARTITIONS
该表存储表分区的基本信息

表字段 说明 示例数据
PART_ID 分区ID 21
CREATE_TIME 分区创建时间 1450861405
LAST_ACCESS_TIME 最后一次访问时间 0
PART_NAME 分区名 hour=15/last_msisdn=0
SD_ID 分区存储ID 43
TBL_ID 表ID 22
LINK_TARGET_ID NULL 

mysql> SELECT * FROM PARTITIONS;
+---------+-------------+------------------+----------------------------+-------+--------+
| PART_ID | CREATE_TIME | LAST_ACCESS_TIME | PART_NAME                 | SD_ID | TBL_ID |
+---------+-------------+------------------+----------------------------+-------+--------
|       1 |  1599283268 |                0 | event_month=2015-11       |    37 |     36 |
|       2 |  1599283402 |                0 | event_month=2015-11/step=1|    39 |     37 |
|       3 |  1599283407 |                0 | event_month=2015-11/step=2|    40 |     37 |
+---------+-------------+------------------+----------------------------+-------+--------

2）PARTITION_KEYS

该表存储分区的字段信息

表字段 说明 示例数据
TBL_ID 表ID 22
PKEY_COMMENT 分区字段说明 NULL
PKEY_NAME 分区字段名 hour
PKEY_TYPE 分区字段类型 int
INTEGER_IDX 分区字段顺序 0 

mysql> SELECT * FROM PARTITION_KEYS;
+--------+--------------+-------------+-----------+-------------+
| TBL_ID | PKEY_COMMENT | PKEY_NAME   | PKEY_TYPE | INTEGER_IDX
| +--------+--------------+-------------+-----------+-------------+
|     36 | NULL         | event_month | string    |           0 |
|     37 | NULL         | event_month | string    |           0 |
|     37 | NULL         | step        | string    |           1 |+--------+--------------+-------------+-----------+-------------+

3）PARTITION_KEY_VALS

该表存储分区字段值

表字段 说明 示例数据
PART_ID 分区ID 21
PART_KEY_VAL 分区字段值 0
INTEGER_IDX 分区字段值顺序 1 

mysql> SELECT * FROM PARTITION_KEY_VALS;
+---------+--------------+-------------+
| PART_ID | PART_KEY_VAL | INTEGER_IDX
| +---------+--------------+-------------+
|       1 | 2015-11      |           0 |
|       2 | 2015-11      |           0 |
|       2 | 1            |           1 |
|       3 | 2015-11      |           0 |
|       3 | 2            |           1 |+---------+--------------+-------------+

4）PARTITION_PARAMS

该表存储分区的属性信息

表字段 说明 示例数据
PART_ID 分区ID 21
PARAM_KEY 分区属性名 numFiles，numRows
PARAM_VALUE 分区属性值 1，502195 

mysql> SELECT * FROM PARTITION_PARAMS;
+---------+-----------------------+-------------+
| PART_ID | PARAM_KEY             | PARAM_VALUE |
+---------+-----------------------+-------------+
|       1 | COLUMN_STATS_ACCURATE | true        |
|       1 | numFiles              | 1           |
|       1 | numRows               | 0           |
|       1 | rawDataSize           | 0           |
|       1 | totalSize             | 423         |
|       1 | transient_lastDdlTime | 1599283269  |
|       2 | COLUMN_STATS_ACCURATE | true        |
|       2 | numFiles              | 1           |
|       2 | numRows               | 0           |
|       2 | rawDataSize           | 0           |
|       2 | totalSize             | 423         |
|       2 | transient_lastDdlTime | 1599283402  |
|       3 | COLUMN_STATS_ACCURATE | true        |
|       3 | numFiles              | 1           |
|       3 | numRows               | 0           |
|       3 | rawDataSize           | 0           |
|       3 | totalSize             | 423         |
|       3 | transient_lastDdlTime | 1599283408  |
+---------+-----------------------+-------------+

（7）Hive函数相关的元数据表

1）FUNCS
用户注册的函数信息

mysql> SELECT * FROM FUNCS\G;
*************************** 1. row *************************** FUNC_ID: 1CLASS_NAME: com.kgc.hadoop.HelloUDF
CREATE_TIME: 1599201059DB_ID: 1FUNC_NAME: sayhello2FUNC_TYPE: 1OWNER_NAME: NULLOWNER_TYPE: USER
1 row in set (0.00 sec)

2）FUNC_RU
用户注册函数的资源信息

mysql> SELECT * FROM FUNC_RU\G;
*************************** 1. row *************************** FUNC_ID: 1
RESOURCE_TYPE: 1RESOURCE_URI: hdfs://hadoop000:9000/lib/hive-1.0-SNAPSHOT.jar INTEGER_IDX: 0
1 row in set (0.00 sec)

（8）其他不常用的元数据表

名称 说明
1）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。
2）IDXS 索引表，存储Hive索引相关的元数据
3）INDEX_PARAMS 索引相关的属性信息
4）TBL_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
5）TBL_COL_PRIVS 表字段的授权信息
6）PART_PRIVS 分区的授权信息
7）PART_COL_PRIVS 分区字段的权限信息
8）PART_COL_STATS 分区字段的统计信息
2、Hive中Join的用法

hive 当中可以通过 join 和 union 两种方式合并表，其中 join 偏向于横向拼接（增加列的数量）， union 则主要负责纵向拼接（增加行的数量）。

（1）join六种用法

hive 中 join 主要分为六种，分别是：
（inner） join
out join：
。left (outer) join
。right (outer) join
。full (outer) join
。cross join
。left semi join

（2）join语法格式
官网参考链接：
join_table:table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition]| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition| table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition| table_reference CROSS JOIN table_reference [join_condition] (as of Hive 0.10)table_reference: table_factor | join_tabletable_factor: tbl_name [alias]| table_subquery alias | ( table_references )join_condition: ON expression

切记，使用 join 时不能忘记关键字 on。如果结尾未写 on，则都相当于进行 cross join，笛卡儿积关联 （左表一万条数据，右表一万条数据，笛卡儿积之后就是一亿条数据，可怕吧~）。
另外，建议join 中将大表写在靠右的位置，hive 处理速度也会快一些。

（3）基本join使用

基础数据

create database hive_join;
use hive_join;create table a(
id int,name string
)row format delimited fields terminated by '\t';create table b( id int,age int)row format delimited fields terminated by '\t';load data local inpath '/home/hadoop/data/join_a.txt' overwrite into table a; load data local inpath '/home/hadoop/data/join_b.txt' overwrite into table b;hive> select * from a;
OK
1       zhangsan
2       lisi
3       wangwu
Time taken: 0.526 seconds, Fetched: 3 row(s) hive> select * from b;
OK
1       28
2       30
4       25
Time taken: 0.08 seconds, Fetched: 3 row(s)


1）（inner）join
内连接，返回两张表都有的数据。

select a.id,a.name,b.age from a inner join b on a.id=b.id;
hive> select a.id,a.name,b.age from a inner join b on a.id=b.id; OK
1       zhangsan        28
2       lisi    30

2）left outer join
左连接，以前面的表为主表，返回的数据行数跟主表相同，关联不上的字段为NULL。

select a.id,a.name,b.age from a left join b on a.id=b.id;
hive> select a.id,a.name,b.age from a left join b on a.id=b.id; OK
1       zhangsan        28
2       lisi    30
3       wangwu  NULL

3）right outer join
右连接，以后面的表为主表，返回的记录数和主表一致，关联不上的字段为NULL。

select a.id,a.name,b.age from a right join b on a.id=b.id;hive> select a.id,a.name,b.age from a right join b on a.id=b.id; OK
1       zhangsan        28
2       lisi    30
NULL    NULL    25

4）full outer join
全连接，返回两个表的并集，空缺的字段为NULL。

select a.id,a.name,b.age from a full join b on a.id=b.id;hive> select a.id,a.name,b.age from a full join b on a.id=b.id; OK
1       zhangsan        28
2       lisi    30
3       wangwu  NULL
NULL    NULL    25

5）cross join
返回两个表的笛卡尔积结果（数目为左表乘右表），不需要指定关联键。

select a.id,a.name,b.age from a cross join b;hive> select a.id,a.name,b.age from a cross join b; OK
1       zhangsan        28
1       zhangsan        30
1       zhangsan        25
2       lisi    28
2       lisi    30
2       lisi    25
3       wangwu  28
3       wangwu  30
3       wangwu  25

6）left semi join
并不拼接两张表，两个表对 on 的条件字段做交集，返回前面表的记录，相较于其他的方法，这样子 hive 处理速度比较快。

select a.id,a.name from a left semi join b on a.id=b.id;hive> select a.id,a.name from a left semi join b on a.id=b.id; OK
1       zhangsan
2       lisi

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