在 Hive 中，Catalog 是一个元数据存储和管理系统，用于管理表、分区、视图、函数和其他对象的元数据信息。它充当了 Hive 元数据仓库的核心组件，并提供了访问和操作元数据的接口。
1、Hive Catalog 主要负责以下几个方面的功能：
1、元数据管理：Catalog 用于存储和管理 Hive 数据仓库中的元数据信息，例如表的结构、存储位置、分区等。元数据可以通过 Hive 的 CLI、HiveServer2 或 Hive 的 Java/Python/Scala API 进行访问和操作。
2、表管理：Catalog 提供了创建、删除、修改和查询表的接口。它可以存储和检索表的模式、列信息、分区信息等。此外，Catalog 还负责与底层存储系统（如 HDFS）交互，将表的数据保存在正确的位置。
3、分区管理：在 Hive 中，一个表可以被分成多个分区，通过将数据分布在不同的分区中，可以提高查询效率。Catalog 提供了管理表分区的功能，可以定义和修改分区的结构、位置和属性。
4、视图管理：Hive 支持创建视图，允许用户基于存储在表中的数据定义查询。Catalog 可以存储和管理视图的定义，使用户能够方便地查询和使用这些视图。
5、函数管理：Hive 提供了丰富的内置函数，同时也支持用户自定义函数（UDF）。Catalog 可以保存和管理这些函数的定义和信息，并提供函数的注册和调用接口。
总之，Catalog 是 Hive 的元数据存储和管理组件，它提供了表、分区、视图、函数等元数据的管理功能，并与底层存储系统进行交互，使用户能够方便地定义、查询和操作 Hive 数据仓库中的数据。
2、Hive Catalog 结构什么样
Hive Catalog 是一个包含多个组件和结构的系统，用于管理和存储 Hive 数据仓库的元数据信息。它主要由以下几个关键组件组成：
1、数据库（Database）：数据库是最顶层的组织单元，用于隔离和组织不同的数据集合。每个数据库可以包含多个表、视图、函数等对象。默认情况下，Hive 使用名为 "default" 的数据库。
2、表（Table）：表是 Hive 数据仓库中的主要对象，用于存储数据。每个表都有一个名称和一个定义其结构的模式（Schema），包括列名、数据类型、分区等信息。表可以分为物理表和视图两种类型。
3、分区（Partition）：分区是表的划分策略，将表的数据划分为多个部分以提高查询效率。每个分区都有一个键值对，表示分区列和对应的值。分区可以基于时间、地理位置等条件进行定义。
4、视图（View）：视图是一个虚拟的表，由一个或多个查询语句定义。视图可以简化复杂查询、保证数据安全性，并提供数据访问控制。
5、列（Column）：列是表的结构的一部分，定义了表的字段和数据类型。每个列都有一个名称和数据类型，可以支持基本类型（如整数、字符串）和复杂类型（如数组、映射）。
6、函数（Function）：Hive 支持内置函数和用户自定义函数（UDF）。函数可以执行各种操作，包括数据转换、聚合、数学计算等。函数可以在查询语句中使用，对数据进行处理和转换。
7、索引（Index）：索引是用于加速查询的数据结构，可以将某个列或多个列的值映射到对应的数据位置。Hive 支持多种索引类型，如 B-Tree、Bitmap 和自定义索引。
总之，上述组件和结构构成了 Hive Catalog 的基本框架，用于管理和存储 Hive 数据仓库的元数据信息。通过这些组件，用户可以定义、查询和操作表、视图、分区、函数等对象，以及定义查询优化和索引策略。
大白话理解：Hive Catalog类似于MySQL的元数据库（information_schema数据库），其中保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息。如数据库名，数据库的表，字段，分区，类型，路径等。#数据库知识分享# #大数据优化# #it那些事儿#
