配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，移动的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表，这一过程称为分区数据解冻。

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配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，移动的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表，这一过程称为分区数据解冻。

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调整Hive元数据超时 操作场景 大分区表包含过多分区，导致任务超时，同时大量分区可能需要更多时间来加载与元存储缓存同步。因此，为了在更大规模存储中获得更好的性能，建议相应地调整加载元数据缓存最大超时时间和加载元数据连接池最大等待时间。 操作步骤 使用HetuEngine管理员用户登录 FusionInsight

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通过Hue查看Hive元数据 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中管理Hive的元数据，可以通过Hue完成任务。 元数据管理器使用介绍 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 查看Hive表的元数据 在左侧导航栏单击表，单击某一表名称，界面将显示Hive表的元数据信息。

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如何查看 MRS Hive元数据？ Hive的元数据存放在MRS服务集群的 GaussDB 中，可执行如下步骤查看： 以root用户登录到DBServer主节点。 执行以下命令登录Hive元数据库： su - omm source $DBSERVER_HOME/.dbservice_profile

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创建元数据存储路径 LakeFormation元数据映射的数据文件和目录存储在OBS并行文件系统中。在创建LakeFormation元数据之前，需要提前创建数据存储使用的OBS并行文件系统。 如果已存在可用的OBS并行文件系统，可跳过该章节操作。 操作步骤 创建OBS并行文件系统

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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Hive数据存储及加密配置 使用HDFS Colocation存储Hive表 配置Hive分区元数据冷热存储 Hive支持ZSTD压缩格式 配置Hive列加密功能 父主题： 使用Hive

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使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocatio

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Hive数据存储及加密配置 使用HDFS Colocation存储Hive表 配置Hive分区元数据冷热存储 Hive支持ZSTD压缩格式 使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 配置Hive列加密功能 父主题： 使用Hive

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使用HDFS Colocation存储Hive表 操作场景 HDFS Colocation（同分布）是HDFS提供的数据分布控制功能，利用HDFS Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。Hive支持HDFS的Colocatio

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k元数据的持久化存储，以及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink 的Hive 文档提供了有关设置 HiveCatalog以及访问现有 Hive 元数据的详细信息。详情参考：Apache Flink Hive Catalog HiveCatalog可以用来处理两种类型的表：Hive兼容表和通用表。

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Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目，Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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Hive表数据存储在HDFS上，表数据及表数据的元数据由HDFS统一按数据目录进行迁移。而Hive表的元数据根据集群的不同配置，可以存储在不同类型的关系型数据库中（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）。 本指导中导出的Hive表元数据即存储在关系型数据库中的Hive表的描述信息。

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Hive表数据存储在HDFS上，表数据及表数据的元数据由HDFS统一按数据目录进行迁移。而Hive表的元数据根据集群的不同配置，可以存储在不同类型的关系型数据库中（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）。 本指导中导出的Hive表元数据即存储在关系型数据库中的Hive表的描述信息。

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作请参考从零开始使用Hive，应用开发请参考Hive应用开发。 元数据存储：Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，

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元数据管理 当创建MRS集群选择部署Hive和Ranger组件时，MRS提供多种元数据存储方式，您可以根据自身需要进行选择： 本地元数据：元数据存储于集群内的本地GaussDB中，当集群删除时元数据同时被删除，如需保存元数据，需提前前往数据库手动保存元数据。 外置数据连接：MRS

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式等。 Hive数据迁移到华为云MRS服务 本实践使用华为云 CDM 服务将Hive集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 Hive数据迁移分两部分内容： Hive的元数据信息，存储在MySQL等数据库中。MRS Hive集群的元数据会默认存储到MRS

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HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。

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由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为ORC的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。

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