不要使用此安装方式，讲述这种安装方式，仅仅用于测试hive默认使用derby数据库的缺陷。你可以在下面的安装步骤中看到，我连环境变量都没有配置。
我们在JAVA中操作数据库，无非就是JDBC,不管是MySQL还是Oracle 或者是其他数据库，基本都是通过JDBC的连接去跟数据库打交道。
（1） 什么是数据元数据？ 元数据（MetaData），是指定义数据结构的数据。那么数据库元数据就是指定义数据库各类对象结构的数据。 例如数据库中的数据库名，表明， 列名、用户名、版本名以及从SQL语句得到的结果中的大部分字符串是元数据 （2）数据库元数据的作用 在应用设计时能够充分地利用数据库元数据深入理解了数据库组织结构，再去理解数据访问相关框架的实现原理会更加容易。 （3）如何获取元数据 在我们前面使用JDBC来处理数据库的接口主要有三个，即Connection，PreparedStatement和ResultSet这三个，而对于这三个接口，还可以获取不同类型的元数据，通过这些元数据类获得一些数据库的信息。下面将对这三种类型的元数据对象进行各自的介绍并通过使用MYSQL数据库进行案例说明
在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群，为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求，我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并，但是不需要移动 HDFS 中的数据文件，比如可以将 hive2、hive3、hive4 的元数据全部合并到 hive1 的元数据 Mysql 中，然后就可以在 hive1 中处理 hive2、hive3、hive4 中的数据。
刘耀铭同学元数据系列作品的第三篇，大家支持！ 今天跟大家谈谈数据库中的元数据 数据库中的元数据无非就是对数据库中数据的描述与定义。 我们先举个现实生活中的栗子，假设小明想看某个电影，但是他忘记了电影
元数据采集是元数据产品的核心部分，如何提升采集效率是需要仔细斟酌的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初集中式WEB应用系统到现在流行的分布式、微服务这种系统架构，原有元数据采集效率已不能满足应用的需求了。
在MySQL 8之前的版本中，元数据分散地存储在多个地方，包括元数据文件、非事务性表和特定于存储引擎的数据字典中。这种分散的存储方式不仅增加了管理的复杂性，还可能导致数据的不一致性。为了解决这些问题，MySQL 8引入了事务数据字典，将元数据集中存储在具有事务功能的InnoDB表中，从而提供了一致性和可靠性的保证。
在数据库中，我们除了存储数据外，还存储了大量的元数据。它们主要的作用就是描述数据库怎么建立、配置、以及各种对象的属性等。本篇简单介绍如何使用和查询元数据，如何更有效的管理SQLServer 数据库。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
在这个阶段，我们假设系统需要处理 50 万用户和 3000 万首歌曲。我们将有播放歌曲的用户和上传歌曲的艺术家。
SQL Server元数据 什么是元数据？ 怎么获取元数据？ 使用系统存储过程 使用系统函数 使用系统表 使用信息架构视图 什么是元数据？ ---- 元数据 (metadata) 最常见的定义为"有关数据的结构数据"，或者再简单一点就是"关于数据的信息"，日常生活中的图例、图书馆目录卡和名片等都可以看作是元数据。在关系型数据库管理系统 (DBMS) 中，元数据描述了数据的结构和意义。比如在管理、维护 SQL Server 或者是开发数据库应用程序的时候，我们经常要获取一些涉及到数据库架构的信息：某个数据
在大数据领域中，Hive 是一个常用的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。在使用 Hive 进行数据分析和处理时，经常需要更新元数据以确保数据的准确性和一致性。本文将介绍如何在 Hive 中进行元数据更新的相关操作。
在Oracle Database 12c版本中，一个重要的新特性：插接式数据库（Pluggable Database）被引入进来。在12c之前的版本中，Oracle数据库中的多用户管理通过Schema – 模式管理方式来实现，而在12c中，插接式数据库在更高级别实现了进一步的隔离。 1. 插接式数据简介 插接式数据库由一个使用 CDB（Container Database）选项创建的容器数据库和一个或多个 PDB（Pluggable Database）组成，CDB 作为容器容纳 PDB，而 PDB 彼此
这是一个新概念：The Modern Metadata Platform，直译就是现代元数据平台。这个概念是伴随着 Modern Data Stack 概念而生，是其中的一部分。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 本文主要介绍由Cloudera Manager管理的CDH集群的角色划分。实际部署你可能还需要考虑工作负载的类型和数量，真实要部署的哪些服务，硬件资源，配置，以及其他因素。当你使用Cloudera Manager的安装向导来安装CDH时，CM会根据主机的可用资源，自动的分配角色到各台主机，边
Hive作为Hadoop生态圈重要的一员已经被我们所熟知，它作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，用来做离线的数据分析工作。那么什么是数据仓库，它与我们经常使用的数据库有什么不同呢？
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。 最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如，亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。
数据字典就是元数据的集合，比如创建的表，列，约束，触发器等等这些都是元数据，需要保存到数据库中。除此之外，Oracle自身的一些数据库对象，如目录，PL/SQL代码等等这些都是元数据，都需要存放在数据字典中。随着12c 容器数据的普及，Oracle数据字典发生了哪些变化呢，下文即是具体描述。
刘耀铭同学元数据系列作品的第一篇，大家支持！ 其他元数据相关系列文章： 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 1、 元数据是描述其他数据的数据（data about other data）,用于提供某种资源有关信息的结构化数据（structed data）。字面上看无法看出所以然，但其实看对应的英文含义就明确了，Meta指“对······的描述”类似Meta tag，所以元数据就是对数据的解释和描述。 2、 这里主要将数据仓库的元数据分为3类：DBMS数据字典、ETL处理流程产生的日志、BI
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无论是使用何种语言进行编程，碰到的第一个问题莫过于乱码的问题，而使用数据库的时候，也大致差不多。
元数据是指来自企业内外的所有物理数据和知识，包括物理数据的格式，技术和业务过程，数据的规则和约束以及企业所使用数据的结构。
接着上篇文章继续聊聊交互式查询，交互式查询崛起的原因是人类的懒惰本质，自从谷歌发表了 Dremel 论文后，相似的计算引擎不断地出现，在这篇文章里，针对几种典型的计算引擎简单聊聊。
PolarFS 主要由两层组成，一层是存储管理层，上面一层是文件系统元数据和提供文件系统API层，存储层负责所有节点的磁盘资源，并为每个数据库实例提供数据库卷。文件系统层在此基础上提供文件管理，负责文件系统元数据并发访问的互斥。
首先，我们想要让我们的系统变得高度可配置。不仅是像屏幕颜色和提示文本这样的事物，而且也包括诸如算法、数据库产品、中间件技术和用户界面风格之类更深层面的选择。这些选择应该作为配置选项、而不是通过集成或工程（ engineering ）实现。
文件系统是我们常见的存储形式，内部主要由数据和元数据两部分组成。其中数据是文件的具体内容，通常会直接展现给用户；而元数据是描述数据的数据，用来记录文件属性、目录结构、数据存储位置等。一般来说，元数据有非常鲜明的特点，即占用空间较小，但访问非常频繁。
随着互联网及物联网等技术发展，越来越多的数据被生成，如何有效利用这些数据就成为了企业决胜的法宝了。大型公司会基于数据做出BI、推荐系统、决策支持、统计分析、报表等业务。
ERD Online 是全球第一个开源、免费在线数据建模、元数据管理平台 提供简单易用的元数据设计、关系图设计、SQL查询等功能，辅以版本、导入、导出、数据源、SQL解析、审计、团队协作等功能、方便我们快速、安全的管理数据库中的元数据 特性 📦 开箱即用：将注意力集中在数据结构设计上 🌱 团队协作：三级权限（拥有者、管理员、普通角色）管理，元素级权限控制 📋 元数据设计：快速复制已有表结构、JSON 生成表，表默认字段、默认大小写等控制 🏷 元数据管理：在线管理表结构，支持正向向数据库执行 🎨 元数据解析：
Sync Framework 2.1 引入了新功能，这些功能支持您计算机上的 SQL Server 或 SQL Server Compact 数据库与 SQL Azure 数据库进行同步。此发行版还引入了基于参数的筛选、从数据库删除同步作用域和模板的功能，并且增强了性能可加快和简化同步过程。 SQL Azure 同步 使用 Sync Framework 2.1，您可以通过综合利用 Windows Azure 平台和 SQL Azure 数据库将您的数据范围扩展到 Web。通过将您企业内部部署的 S
一、前言 在互联网时代，业务规模常常出现爆发式的增长。快速的实例交付，数据库优化以及备份管理等任务都对DBA产生了更高的要求，单纯的凭借记忆力去管理那几十套DB已经不再适用。那么如何去批量管理这些实例的备份、元数据、定时脚本和快速实例交付就成了急需解决的的问题。 二、数据库的标准化 在实现MySQL的自动化运维的过程中，最痛苦的无非是目录的不统一，配置文件的混乱以及DB主机的不标准，而这些不标准的环境会让自动化运维的路途荆棘重重。所以首先我们将相应的DB主机以及目录做了标准化，将以前不符合的标准的主机和实例
Salesforce的成功无法离开其底层平台Salesforce Platform的支持。而Salesforce Platform的核心是元数据驱动的多租户数据模型。
如果你是一名数据分析师，或者是一位经常和 SQL 打交道的研发工程师，那么 OLAP这个词对你一定不陌生。你或许听说过 OLAP、OLTP 技术，但是今天文章的主角OLAP 是由云技术平台提供的一款分布式数据分析服务，下面先简单介绍一下它。
让我们设计一个文件托管服务，比如Dropbox或Google Drive。云文件存储允许用户在远程服务器上存储数据。通常，这些服务器由云存储提供商维护，并通过网络（通常通过互联网）提供给用户。用户每月支付云数据存储费用。类似服务：OneDrive、Google Drive
本文介绍了Impala在3.3版本对元数据性能方面做的一些优化和改善，主要结合官方的文档和测试结果进行说明。
导读：DBus是我们要介绍的在敏捷大数据（Agile BigData）背景下的第一个平台。企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中，为同时解决数据同步的一致性和实时性问题，DBus（数据总线）平台应运而生。
在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：
元数据，一般包括分片的数据范围、数据量、读写流量和分片副本处于哪些物理节点及副本状态等信息。
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
在生产环境CDH集群中会遇到元数据库的迁移，迁移后数据库的IP地址发生变化或是元数据库做主备，在主节点挂掉后，我们需要将数据库CDH集群中的元数据库地址指向新的IP或备用元数据库。本篇文章Fayson主要介绍如何修改CDH集群元数据库IP地址。
Apache Hive 是基于 Apache Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并且提供了 Hive SQL 进行查询和分析，在离线数仓中被广泛使用。
元数据是用来描述业务的最小单位，任何涉及数据统计及处理的业务的都是从元数据收集开始的。元数据既可以是从其他数据源抽取同步而来，也可以从业务终端收集而来。
1 Table(name, metadata[, *column_list][, **kwargs])
Fayson在之前的文章中介绍过《CDH网络要求(Lenovo参考架构)》，《如何为Hadoop集群选择正确的硬件》和《CDH安装前置准备》，而我们在搭建Hadoop集群时，还一件很重要的事就是如何给集群分配角色。
在实际工作中，数仓分层、元数据管理、数据质量管理一直是一个持续优化的过程，我们公司业务也是在持续的做数仓的优化工作，在数据治理这方面还是欠缺很多的经验的。下面先简单整理了一下第一个理论部分的相关笔记。
元数据管理包括元数据采集、存储、管理及应用等关键环节，是数据治理的基础与核心。但元数据管理实践过程中通常会面临元数据来源众多且分散在不同系统中、元数据类型多样以及元数据频繁变更等问题。因此构建一个基于统一标准规范实现的，通用可扩展的元数据管理体系是至关重要。
在数据库管理中，元数据（metadata）的保护至关重要，而MySQL中的"元数据锁"（MDL锁）就是它的守护者。
同时我们也必须面向未来，如何在抽象能力以及沉淀了产品的基础上，把所承载和沉淀的业务能力快速输出，贡献给整个行业，或为整个社会商业生态提供基座支撑。面向未来，将平台产品进行 SaaS 化升级，真正将能力进行有价值开放输出是我们提前要布局的核心方向。
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