1、介绍

Hive所有表和分区的元数据都通过Hive Metastore进行访问。使用JPOX ORM解决方案(Data Nucleus)持久化元数据，因此它支持的任何数据库都可以被Hive使用。它支持大多数商业关系数据库和许多开放源码数据库。请参阅下面一节中支持的数据库列表。

Hive Metastore库里的表之间的拓扑关系图如下：

有2种不同的方法来设置metastore服务器和metastore数据库使用不同的Hive配置:

简单来讲就是使用本地的Derby模式的

使用远程的数据库

1.1、基本配置参数

相关配置参数如下所示。非metastore参数请参见配置Hive。也请参阅语言手册的Hive配置属性，包括Metastore和Hive Metastore安全。)

请参见配置Hive下的hivemetstore -site.xml文档。

Hive metastore是无状态的，因此可以有多个实例来实现高可用性。使用hive.metastore.uri可以指定多个远程元数据连接。Hive会默认使用列表中的第一个，但会在连接失败时随机选择一个，并尝试重新连接。

1.2、其他配置参数

以下metastore配置参数是从旧文档中继承下来的，没有保证它们仍然存在。Hive当前的配置选项请参见HiveConf Java类，Metastore和Hive Metastore安全部分的语言手册的Hive配置属性的用户友好的描述Metastore参数。

1.3、数据中心自动启动

配置datanucleus。强烈推荐使用autoStartMechanism，强烈建议为数据中心配置自动启动。

    datanucleus.autoStartMechanism

    SchemaTable

1.4、默认配置

默认配置将设置一个自带的metastore，它将在单元测试中使用。

1.5、本地/自带 Metastore数据库(Derby)

自带的metastore数据库主要用于单元测试。一次只能有一个进程连接到metastore数据库，所以这不是一个实际的解决方案，但在单元测试中工作得很好。

对于单元测试，Metastore服务器的本地/嵌入式Metastore服务器配置与自带的数据库一起使用。

Derby是自带的metastore的默认数据库。

如果您希望将Derby作为网络服务器运行，以便可以从多个节点访问metastore，请参阅Hive Using Derby in server Mode。

1.6、远程Metastore数据库

在此配置中，您将使用传统的独立RDBMS服务器。下面的示例配置将在MySQL服务器中设置一个metastore。建议实际使用metastore数据库的这种配置。

1.7、本地/自带 Metastore服务

在本地/内嵌的metastore安装中，metastore服务器组件像Hive Client中的库一样被使用。每个Hive Client将打开一个连接到数据库，并对它进行SQL查询。确保执行Hive查询的机器可以访问数据库，因为这是一个本地存储。还要确保JDBC客户端库在Hive client的类路径中。这个配置通常在HiveServer2中使用(仅在HiveServer2中添加“——hiveseconf hive.metastore”)。uris=' '"，或者使用hiveserver2-site.xml (Hive 0.14中提供)。

1.8、远程Metastore服务

在远程metastore设置中，所有的Hive客户端将连接到一个metastore服务器，反过来查询数据存储(在这个例子中是MySQL)的元数据。Metastore服务器和客户端使用Thrift协议进行通信。从Hive 0.5.0开始，可以执行以下命令启动Thrift服务器:

hive --service metastore

在Hive 0.5.0之前的版本中，需要通过直接执行Java来运行Thrift服务器:$JAVA_HOME/bin/java  -Xmx1024m -Dlog4j.configuration=file://$HIVE_HOME/conf/hms-log4j.properties -Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64/ -cp $CLASSPATH org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore

如果直接执行Java，那么JAVA_HOME, HIVE_HOME, HADOOP_HOME必须正确设置;CLASSPATH应该包含Hadoop、Hive (lib和auxlib)和Java jar。

1.8.1、服务端配置参数

下面以Remote Metastore数据库为例。

从Hive 3.0.0 (Hive -16452)开始，metastore数据库存储了一个GUID，可以通过Thrift API get_metastore_db_uuid被metastore客户端查询，以识别后端数据库实例。HiveMetaStoreClient可以通过getMetastoreDbUuid()方法访问这个API。

1.8.2、客户端配置参数

如果使用MySQL作为元数据的数据存储，在启动Hive Client或HiveMetastore Server之前，请将MySQL jdbc库放在HIVE_HOME/lib目录下。

1.9、支持的Metastore数据库类型

Hive现在会记录metastore数据库中的模式版本，并验证metastore的模式版本是否与将要访问metastore的Hive二进制文件兼容。注意，默认情况下，用于隐式创建或修改现有模式的Hive属性是禁用的。Hive不会试图隐式改变metastore模式。当对旧模式执行Hive查询时，将无法访问metastore。

要抑制模式检查并允许metastore隐式修改模式，您需要在hive-site.xml中将配置属性hive.metastore.schema.verification设置为false。

从0.12版开始，Hive还包括一个离线模式工具来初始化和升级metastore模式。

2、元数据库表详解

在第一章节的时候有介绍过metastore里面的库表之间的关系图

2.1、表详解

掌握如下几个常用的表，就能够基本上玩转Metastore里的内容了。

附一段，根据表名，利用如下几个表查出这个表的重要信息的SQL语句

SELECT  concat(a2.name,a1.tbl_name,a4.integer_idx) AS primary_key

        ,a1.tbl_id

        ,a1.db_id

        ,a1.owner AS create_table_auth

        ,a1.sd_id

        ,a2.name AS database_name

        ,a5.param_value AS table_comments

        ,a1.tbl_name AS TABLE_NAME

        ,a1.tbl_type AS table_type

        ,a4.comment AS column_comments

        ,a4.column_name

        ,a4.type_name

        ,a3.location

        ,a3.input_format

        ,a3.output_format

        ,a4.integer_idx

FROM    (

            SELECT  tbl_id

                    ,db_id

                    ,OWNER

                    ,sd_id

                    ,tbl_name

                    ,tbl_type

            FROM    tbls

            WHERE   tbl_name = 'table_name'

        ) a1

LEFT JOIN dbs a2

ON      a1.db_id = a2.db_id LEFT

JOIN    sds a3

ON      a1.sd_id = a3.sd_id

LEFT JOIN columns_v2 a4

ON      a3.cd_id = a4.cd_id LEFT

JOIN    table_params a5

ON      a1.tbl_id = a5.tbl_id

AND     a5.param_key = 'comment'

WHERE   a2.name <> 'default'

2.1.1、 TBLS(表的表头信息)表解释

2.1.2、 DBS(表db信息)表解释

2.1.3、 SDS(表存储格式相关内容)表解释

2.1.4、 columns_v2(表字段详情)表解释

2.1.5、 table_params(表附属信息)表解释

3、元数据接口详解

3.1、接口详解

官方hive接口文档地址：https://hive.apache.org/javadocs/ ，在这个上面可以选择对应的hive版本之后再详细看里面的接口。

3.2、代码接口详解

由于接口比较多，挑选几个重要的详细说明下

//获取所有的数据库
getAllDatabases
//获取所有的表名
getAllTables
//获取分区信息
getPartition
//获取schema信息
getSchema
//获取函数信息
getFunctions

3.3、代码样例

import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf;

import org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient;

import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.FieldSchema;

import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.MetaException;

import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.Table;

import org.apache.thrift.TException;

import java.util.List;



public class HiveMetastoreApi {

    public static void main(String[] args) {



        HiveConf hiveConf = new HiveConf();

        hiveConf.addResource("hive-site.xml");



        HiveMetaStoreClient client = null;

        try {

            client = new HiveMetaStoreClient(hiveConf);

        } catch (MetaException e) {

            e.printStackTrace();

        }





        //获取数据库信息

        List tablesList = null;

        try {

            tablesList = client.getAllTables("db_name");

        } catch (MetaException e) {

            e.printStackTrace();

        }

        System.out.print("db_name 数据所有的表:  ");

        for (String s : tablesList) {

            System.out.print(s + "\t");

        }

        System.out.println();



        //获取表信息

        System.out.println("db_name.table_name 表信息: ");

        Table table = null;

        try {

            table = client.getTable("db_name", "table_name");

        } catch (TException e) {

            e.printStackTrace();

        }

        List fieldSchemaList = table.getSd().getCols();

        for (FieldSchema schema : fieldSchemaList) {

            System.out.println("字段: " + schema.getName() + ", 类型: " + schema.getType());

        }

        client.close();

    }

}