hive元数据和hdfs文件

Hive元数据是指存储在Hive Metastore中的关于数据库结构、表信息以及分区等非物理数据的相关细节。Metastore是一个独立的服务，它负责管理Hadoop上所有Hive表的结构和属性。当创建、修改或删除Hive表时，都会更新元数据，用户可以通过查询Metastore获取表的列名、类型、索引等信息。

HDFS（Hadoop Distributed File System），则是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模的数据。Hive利用HDFS作为其底层存储，将用户的SQL查询转化为MapReduce作业，并通过HDFS来读取和写入数据。在HDFS中，实际的数据是以文件的形式存储的，每个表可以看作是一系列的HDFS目录和文件，这些文件包含的是分区后的实际数据块。

相关问题

spark读取a账户oss写入b账户的emr集群的hive(oss-hdfs)

1. 首先需要在a账户的OSS中创建一个bucket，并上传需要写入hive的数据文件。

2. 在b账户的EMR集群中安装Hadoop和Hive，并配置好与OSS的连接。

3. 在b账户的EMR集群中使用以下命令将a账户OSS中的数据文件移动到HDFS中：

   hadoop distcp oss://<bucket-name>/<object-key> hdfs://<hdfs-path>/

其中，`<bucket-name>`为a账户OSS中的bucket名称，`<object-key>`为需要移动的数据文件在OSS中的路径，`<hdfs-path>`为HDFS中存储数据文件的路径。

4. 在b账户的EMR集群中启动Hive，并创建外部表来读取HDFS中的数据文件。例如:

   CREATE EXTERNAL TABLE <table-name> (
       <column1> <datatype1>,
       <column2> <datatype2>,
       ...
   )
   ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
   STORED AS TEXTFILE
   LOCATION '<hdfs-path>/';

其中，`<table-name>`为创建的表名，`<column>`为表的列名和数据类型，`<hdfs-path>`为HDFS中存储数据文件的路径。

5. 最后，在b账户的EMR集群中使用Spark读取Hive表中的数据并进行处理。例如:

   val spark = SparkSession.builder()
       .appName("Read Hive Table")
       .config("hive.metastore.uris", "<hive-metastore-uri>")
       .enableHiveSupport()
       .getOrCreate()

   val df = spark.sql("SELECT * FROM <table-name>")
   // 进行数据处理

其中，`<hive-metastore-uri>`为Hive元数据存储的URI，`<table-name>`为创建的外部表名。

以下选项为什么错误 数据仓库是以业务流程来划分应用程序和数据库。（ ╳ ） Hive可以将非结构化的数据文件映射为一张数据表。（ ╳ ） Zookeeper集群可以存在多个Follower和Leader。（ ╳ ） 2888表示Leader选举过程中的投票通信端口。 （ ╳） 当删除外部表时，外部表的元数据和数据文件会一同删除。 （ ╳ ） 查看表结构信息语法中，DESCRIBE要比DESC查看的信息更加详细。（ ╳ ） 分桶表可以根据多列进行分桶。（ ╳ ） Hive中加载文件只能加载HDFS文件系统中的文件。（╳） 本地插入是将本地系统文件中的数据插入到数据表。（ ╳ ）

以上选项都是错误的。

- 数据仓库是以主题或主题域来划分应用程序和数据库，而不是业务流程。
- Hive可以将非结构化的数据文件映射为一张数据表，这正是Hive的特点之一。
- Zookeeper集群中存在一个Leader和多个Follower，而不是多个Leader。
- 2888表示Zookeeper集群中Follower和Leader之间进行通信的端口，而不是Leader选举过程中的投票通信端口。
- 当删除外部表时，仅删除元数据，而不会删除数据文件。
- 查看表结构信息语法中，DESC查看的信息更加详细，而DESCRIBE只显示表的列名和数据类型。
- 分桶表可以根据单个或多个列进行分桶。
- Hive中支持加载本地文件系统中的文件，使用LOAD DATA LOCAL INPATH命令。
- 本地插入是将Hive数据表中的数据插入到本地系统文件中，而不是相反。