hive元数据如何采集（hive 的元数据的作用是什么?）

如何查看hive的元数据存储位置

1、查询出来的location就是你要的结果。

2、hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为Hive，它可以对存储在HDFS的文件数据进行查询、分析。

3、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。

1、在使用Python连接hive之前，需要将hive安装包下的lib/py中的文件拷贝到python的sys.path中的site-packages下，否则引入对应的包会报错，这个是使用hive提供的Python接口来调用hive客户端。

2、大部分是这样的，首先把hive 根目录下的$HIVE_HOME/lib/py拷贝到 python 的库中，也就是 site-package 中，或者干脆把新写的 python 代码和拷贝的 py 库放在同一个目录下，然后用这个目录下提供的 thrift 接口调用。

3、然后进行过滤操作（图中标 ② 处），我们 sql 语句中是对 a 表进行的过滤，但是 Hive 也会自动对 b 表进行相同的过滤操作，这样可以减少关联的数据量。

4、可以使用Python的MySQL Connector来连接MySQL数据库，然后执行SQL查询语句。查询结果是一个结果集，每一行代表一个记录，可以使用for循环或者fetchone()函数来逐行遍历结果集，并对每一行进行处理。

5、前面已经有篇文章介绍如何编译包含hive的spark-assembly.jar了，不清楚的可以翻看一下前面的文章。

6、直接调命令行工具导入啊。否则就麻烦了。需要解析主要的语句，比如create table和insert。最怕碰到复杂的引号，嵌套之类的。经常搞不定啊。代码挺复杂的。

1、Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。

2、其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。

3、Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。

4、Hive是一个数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop文件系统中，并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。它可以轻松地处理结构化、半结构化和非结构化数据。

5、Hive共有四种表，分别是内部表、外部表、分区表和桶表。内部表内部表有时也被称为管理表。