大数据Hive MetaStore的实现和优化

在大数据领域，数据管理与存储至关重要，Hive MetaStore（HMS）作为 Hive 数据仓库的核心组件，承担着元数据管理的关键职责。随着数据规模不断膨胀，其性能与稳定性面临挑战。本文将深入剖析 HMS 的实现机制，结合 Hive Client、MetaCat 等相关内容展开探讨，分析各项操作流程，同时针对 HMS 及 MetaCat 提出优化方案，并阐述与 Spark 的关联等内容，助力读者全面掌握 HMS 技术要点。

HMS

相关类图如下：

上图颜色分类

绿色部分是 hive 的

橙色部分是 thrift 框架自动生成的代码

白色部分是 JDK 的

右边是 hive meta-store client，兼容了这个客户端协议的框架，如 spark，会通过 hive meta-store 协议连接过来
左边是服务端的实现，主要继承自ThriftHiveMetastore.Iface，这个类包含了很多操作，CURD库、表，函数的等等

HMSHandler实现了这个接口，然后调用RawStre去一个具体数据源来获取信息，或者创建信息
RowStore的实现类ObjectStore则调用了javax.jdo去连接一个真实的数据库，完成此操作

jdo 是 ORM 的实现，比 JDBC 更高层一些，这里会有一些表的连接操作，然后会转为更底层的 SQL
hive 使用的 ORM 框架为 DataNucleus
几个包

org.apache.thrift.protocol 这个是底层 thrift RPC 相关类，会做序列化操作

org.apache.hadoop.hive.metastore.api，这是Iface里面库、表会引用到这些RPC类，这些类的一些数据结构定义又引用了更下沉的thrift类

org.apache.hadoop.hive.metastore.model，将数据中的数据读取封装成对象，再将这个对象转为thrift RPC中的对象

另外 HMS 也有直接使用SQL 链接数据库
ObjectStore引用了MetaStoreDirectSql，这个类中就包含了很多 sql 语句，不通过 ORM 框架，直接访问
可能是 hive 层做的一些优化