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版本：3.2

Hive catalog

Hive Catalog 是一种 External Catalog，自 2.3 版本开始支持。通过 Hive Catalog，您可以：

  • 无需手动建表，通过 Hive Catalog 直接查询 Hive 内的数据。
  • 通过 INSERT INTO 或异步物化视图（3.1 版本及以上）将 Hive 内的数据进行加工建模，并导入至 StarRocks。
  • 在 StarRocks 侧创建或删除 Hive 库表，或通过 INSERT INTO 把 StarRocks 表数据写入到 Parquet 格式的 Hive 表中（3.2 版本及以上）。

为保证正常访问 Hive 内的数据，StarRocks 集群必须能够访问 Hive 集群的存储系统和元数据服务。目前 StarRocks 支持以下存储系统和元数据服务：

  • 分布式文件系统 (HDFS) 或对象存储。当前支持的对象存储包括：AWS S3、Microsoft Azure Storage、Google GCS、其他兼容 S3 协议的对象存储（如阿里云 OSS、MinIO）。

  • 元数据服务。当前支持的元数据服务包括：Hive Metastore（以下简称 HMS）、AWS Glue。

    备注

    如果选择 AWS S3 作为存储系统，您可以选择 HMS 或 AWS Glue 作为元数据服务。如果选择其他存储系统，则只能选择 HMS 作为元数据服务。

使用说明​

  • StarRocks 查询 Hive 数据时，支持 Parquet、ORC、Textfile、Avro、RCFile、SequenceFile 文件格式，其中：

    • Parquet 文件支持 SNAPPY、LZ4、ZSTD、GZIP 和 NO_COMPRESSION 压缩格式。自 v3.1.5 起，Parquet 文件还支持 LZO 压缩格式。
    • ORC 文件支持 ZLIB、SNAPPY、LZO、LZ4、ZSTD 和 NO_COMPRESSION 压缩格式。
    • Textfile 文件从 v3.1.5 起支持 LZO 压缩格式。

  • StarRocks 查询 Hive 数据时，不支持 INTERVAL、BINARY 和 UNION 三种数据类型。此外，对于 Textfile 格式的 Hive 表，StarRocks 不支持 MAP、STRUCT 数据类型。

准备工作​

在创建 Hive Catalog 之前，请确保 StarRocks 集群能够正常访问 Hive 的文件存储及元数据服务。

AWS IAM​

如果 Hive 使用 AWS S3 作为文件存储或使用 AWS Glue 作为元数据服务，您需要选择一种合适的认证鉴权方案，确保 StarRocks 集群可以访问相关的 AWS 云资源。

您可以选择如下认证鉴权方案：

  • Instance Profile（推荐）
  • Assumed Role
  • IAM User

有关 StarRocks 访问 AWS 认证鉴权的详细内容，参见配置 AWS 认证方式 - 准备工作。

HDFS​

如果使用 HDFS 作为文件存储，则需要在 StarRocks 集群中做如下配置：

  • （可选）设置用于访问 HDFS 集群和 HMS 的用户名。 您可以在每个 FE 的 fe/conf/hadoop_env.sh 文件、以及每个 BE 的 be/conf/hadoop_env.sh 文件（或每个 CN 的 cn/conf/hadoop_env.sh 文件）最开头增加 export HADOOP_USER_NAME="<user_name>" 来设置该用户名。配置完成后，需重启各个 FE 和 BE（或 CN）使配置生效。如果不设置该用户名，则默认使用 FE 和 BE（或 CN）进程的用户名进行访问。每个 StarRocks 集群仅支持配置一个用户名。
  • 查询 Hive 数据时，StarRocks 集群的 FE 和 BE（或 CN）会通过 HDFS 客户端访问 HDFS 集群。一般情况下，StarRocks 会按照默认配置来启动 HDFS 客户端，无需手动配置。但在以下场景中，需要进行手动配置：
    • 如果 HDFS 集群开启了高可用（High Availability，简称为“HA”）模式，则需要将 HDFS 集群中的 hdfs-site.xml 文件放到每个 FE 的 $FE_HOME/conf 路径下、以及每个 BE 的 $BE_HOME/conf 路径（或每个 CN 的 $CN_HOME/conf 路径）下。
    • 如果 HDFS 集群配置了 ViewFs，则需要将 HDFS 集群中的 core-site.xml 文件放到每个 FE 的 $FE_HOME/conf 路径下、以及每个 BE 的 $BE_HOME/conf 路径（或每个 CN 的 $CN_HOME/conf 路径）下。
备注

如果查询时因为域名无法识别 (Unknown Host) 而发生访问失败，您需要将 HDFS 集群中各节点的主机名及 IP 地址之间的映射关系配置到 /etc/hosts 路径中。

Kerberos 认证​

如果 HDFS 集群或 HMS 开启了 Kerberos 认证，则需要在 StarRocks 集群中做如下配置：

  • 在每个 FE 和 每个 BE（或 CN）上执行 kinit -kt keytab_path principal 命令，从 Key Distribution Center (KDC) 获取到 Ticket Granting Ticket (TGT)。执行命令的用户必须拥有访问 HMS 和 HDFS 的权限。注意，使用该命令访问 KDC 具有时效性，因此需要使用 cron 定期执行该命令。
  • 在每个 FE 的 $FE_HOME/conf/fe.conf 文件和每个 BE 的 $BE_HOME/conf/be.conf 文件（或每个 CN 的 $CN_HOME/conf/cn.conf 文件）中添加 JAVA_OPTS="-Djava.security.krb5.conf=/etc/krb5.conf"。其中，/etc/krb5.conf 是 krb5.conf 文件的路径，可以根据文件的实际路径进行修改。

创建 Hive Catalog​

语法​

CREATE EXTERNAL CATALOG <catalog_name>
[COMMENT <comment>]
PROPERTIES
(
    "type" = "hive",
    GeneralParams,
    MetastoreParams,
    StorageCredentialParams,
    MetadataUpdateParams
)

参数说明​

catalog_name​

Hive Catalog 的名称。命名要求如下：

  • 必须由字母 (a-z 或 A-Z)、数字 (0-9) 或下划线 (_) 组成，且只能以字母开头。
  • 总长度不能超过 1023 个字符。
  • Catalog 名称大小写敏感。

comment​

Hive Catalog 的描述。此参数为可选。

type​

数据源的类型。设置为 hive。

GeneralParams​

指定通用设置的一组参数。

GeneralParams 包含如下参数。

参数是否必须说明
enable_recursive_listing否指定 StarRocks 是否递归读取表或者分区目录（包括子目录）中文件的数据。取值范围：true 和 false。默认值：true。取值为 true 表示递归遍历，取值为 false 表示只读取表或者分区目录当前层级中文件的数据。

MetastoreParams​

StarRocks 访问 Hive 集群元数据服务的相关参数配置。

Hive metastore​

如果选择 HMS 作为 Hive 集群的元数据服务，请按如下配置 MetastoreParams：

"hive.metastore.type" = "hive",
"hive.metastore.uris" = "<hive_metastore_uri>"
备注

在查询 Hive 数据之前，必须将所有 HMS 节点的主机名及 IP 地址之间的映射关系添加到 /etc/hosts 路径。否则，发起查询时，StarRocks 可能无法访问 HMS。

MetastoreParams 包含如下参数。

参数是否必须说明
hive.metastore.type是Hive 集群所使用的元数据服务的类型。设置为 hive。
hive.metastore.uris是HMS 的 URI。格式：thrift://<HMS IP 地址>:<HMS 端口号>。
如果您的 HMS 开启了高可用模式，此处可以填写多个 HMS 地址并用逗号分隔，例如："thrift://<HMS IP 地址 1>:<HMS 端口号 1>,thrift://<HMS IP 地址 2>:<HMS 端口号 2>,thrift://<HMS IP 地址 3>:<HMS 端口号 3>"。
AWS Glue​

如果选择 AWS Glue 作为 Hive 集群的元数据服务（只有使用 AWS S3 作为存储系统时支持），请按如下配置 MetastoreParams：

  • 基于 Instance Profile 进行认证和鉴权

    "hive.metastore.type" = "glue",
    "aws.glue.use_instance_profile" = "true",
    "aws.glue.region" = "<aws_glue_region>"

  • 基于 Assumed Role 进行认证和鉴权

    "hive.metastore.type" = "glue",
    "aws.glue.use_instance_profile" = "true",
    "aws.glue.iam_role_arn" = "<iam_role_arn>",
    "aws.glue.region" = "<aws_glue_region>"

  • 基于 IAM User 进行认证和鉴权

    "hive.metastore.type" = "glue",
    "aws.glue.use_instance_profile" = "false",
    "aws.glue.access_key" = "<iam_user_access_key>",
    "aws.glue.secret_key" = "<iam_user_secret_key>",
    "aws.glue.region" = "<aws_s3_region>"

MetastoreParams 包含如下参数。

参数是否必须说明
hive.metastore.type是Hive 集群所使用的元数据服务的类型。设置为 glue。
aws.glue.use_instance_profile是指定是否开启 Instance Profile 和 Assumed Role 两种鉴权方式。取值范围：true 和 false。默认值：false。
aws.glue.iam_role_arn否有权限访问 AWS Glue Data Catalog 的 IAM Role 的 ARN。采用 Assumed Role 鉴权方式访问 AWS Glue 时，必须指定此参数。
aws.glue.region是AWS Glue Data Catalog 所在的地域。示例：us-west-1。
aws.glue.access_key否IAM User 的 Access Key。采用 IAM User 鉴权方式访问 AWS Glue 时，必须指定此参数。
aws.glue.secret_key否IAM User 的 Secret Key。采用 IAM User 鉴权方式访问 AWS Glue 时，必须指定此参数。

有关如何选择用于访问 AWS Glue 的鉴权方式、以及如何在 AWS IAM 控制台配置访问控制策略，参见访问 AWS Glue 的认证参数。

StorageCredentialParams​

StarRocks 访问 Hive 集群文件存储的相关参数配置。

如果您使用 HDFS 作为存储系统，则不需要配置 StorageCredentialParams。

如果您使用 AWS S3、其他兼容 S3 协议的对象存储、Microsoft Azure Storage、 或 GCS，则必须配置 StorageCredentialParams。

AWS S3​

如果选择 AWS S3 作为 Hive 集群的文件存储，请按如下配置 StorageCredentialParams：

  • 基于 Instance Profile 进行认证和鉴权

    "aws.s3.use_instance_profile" = "true",
    "aws.s3.region" = "<aws_s3_region>"

  • 基于 Assumed Role 进行认证和鉴权

    "aws.s3.use_instance_profile" = "true",
    "aws.s3.iam_role_arn" = "<iam_role_arn>",
    "aws.s3.region" = "<aws_s3_region>"

  • 基于 IAM User 进行认证和鉴权

    "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
    "aws.s3.access_key" = "<iam_user_access_key>",
    "aws.s3.secret_key" = "<iam_user_secret_key>",
    "aws.s3.region" = "<aws_s3_region>"

StorageCredentialParams 包含如下参数。

参数是否必须说明
aws.s3.use_instance_profile是指定是否开启 Instance Profile 和 Assumed Role 两种鉴权方式。取值范围：true 和 false。默认值：false。
aws.s3.iam_role_arn否有权限访问 AWS S3 Bucket 的 IAM Role 的 ARN。采用 Assumed Role 鉴权方式访问 AWS S3 时，必须指定此参数。
aws.s3.region是AWS S3 Bucket 所在的地域。示例：us-west-1。
aws.s3.access_key否IAM User 的 Access Key。采用 IAM User 鉴权方式访问 AWS S3 时，必须指定此参数。
aws.s3.secret_key否IAM User 的 Secret Key。采用 IAM User 鉴权方式访问 AWS S3 时，必须指定此参数。

有关如何选择用于访问 AWS S3 的鉴权方式、以及如何在 AWS IAM 控制台配置访问控制策略，参见访问 AWS S3 的认证参数。

阿里云 OSS​

如果选择阿里云 OSS 作为 Hive 集群的文件存储，需要在 StorageCredentialParams 中配置如下认证参数：

"aliyun.oss.access_key" = "<user_access_key>",
"aliyun.oss.secret_key" = "<user_secret_key>",
"aliyun.oss.endpoint" = "<oss_endpoint>"
参数是否必须说明
aliyun.oss.endpoint是阿里云 OSS Endpoint, 如 oss-cn-beijing.aliyuncs.com，您可根据 Endpoint 与地域的对应关系进行查找，请参见 访问域名和数据中心。
aliyun.oss.access_key是指定阿里云账号或 RAM 用户的 AccessKey ID，获取方式，请参见 获取 AccessKey。
aliyun.oss.secret_key是指定阿里云账号或 RAM 用户的 AccessKey Secret，获取方式，请参见 获取 AccessKey。
兼容 S3 协议的对象存储​

Hive Catalog 从 2.5 版本起支持兼容 S3 协议的对象存储。

如果选择兼容 S3 协议的对象存储（如 MinIO）作为 Hive 集群的文件存储，请按如下配置 StorageCredentialParams：

"aws.s3.enable_ssl" = "false",
"aws.s3.enable_path_style_access" = "true",
"aws.s3.endpoint" = "<s3_endpoint>",
"aws.s3.access_key" = "<iam_user_access_key>",
"aws.s3.secret_key" = "<iam_user_secret_key>"

StorageCredentialParams 包含如下参数。

参数是否必须说明
aws.s3.enable_sslYes是否开启 SSL 连接。
取值范围：true 和 false。默认值：true。
aws.s3.enable_path_style_accessYes是否开启路径类型访问 (Path-Style Access)。
取值范围：true 和 false。默认值：false。对于 MinIO，必须设置为 true。
路径类型 URL 使用如下格式：https://s3.<region_code>.amazonaws.com/<bucket_name>/<key_name>。例如，如果您在美国西部（俄勒冈）区域中创建一个名为 DOC-EXAMPLE-BUCKET1 的存储桶，并希望访问该存储桶中的 alice.jpg 对象，则可使用以下路径类型 URL：https://s3.us-west-2.amazonaws.com/DOC-EXAMPLE-BUCKET1/alice.jpg。
aws.s3.endpointYes用于访问兼容 S3 协议的对象存储的 Endpoint。
aws.s3.access_keyYesIAM User 的 Access Key。
aws.s3.secret_keyYesIAM User 的 Secret Key。
Microsoft Azure Storage​

Hive Catalog 从 3.0 版本起支持 Microsoft Azure Storage。

Azure Blob Storage​

如果选择 Blob Storage 作为 Hive 集群的文件存储，请按如下配置 StorageCredentialParams：

  • 基于 Shared Key 进行认证和鉴权

    "azure.blob.storage_account" = "<storage_account_name>",
    "azure.blob.shared_key" = "<storage_account_shared_key>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.blob.storage_account是Blob Storage 账号的用户名。
    azure.blob.shared_key是Blob Storage 账号的 Shared Key。

  • 基于 SAS Token 进行认证和鉴权

    "azure.blob.storage_account" = "<storage_account_name>",
    "azure.blob.container" = "<container_name>",
    "azure.blob.sas_token" = "<storage_account_SAS_token>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.blob.storage_account是Blob Storage 账号的用户名。
    azure.blob.container是数据所在 Blob 容器的名称。
    azure.blob.sas_token是用于访问 Blob Storage 账号的 SAS Token。
Azure Data Lake Storage Gen2​

如果选择 Data Lake Storage Gen2 作为 Hive 集群的文件存储，请按如下配置 StorageCredentialParams：

  • 基于 Managed Identity 进行认证和鉴权

    "azure.adls2.oauth2_use_managed_identity" = "true",
    "azure.adls2.oauth2_tenant_id" = "<service_principal_tenant_id>",
    "azure.adls2.oauth2_client_id" = "<service_client_id>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.adls2.oauth2_use_managed_identity是指定是否开启 Managed Identity 鉴权方式。设置为 true。
    azure.adls2.oauth2_tenant_id是数据所属 Tenant 的 ID。
    azure.adls2.oauth2_client_id是Managed Identity 的 Client (Application) ID。

  • 基于 Shared Key 进行认证和鉴权

    "azure.adls2.storage_account" = "<storage_account_name>",
    "azure.adls2.shared_key" = "<storage_account_shared_key>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.adls2.storage_account是Data Lake Storage Gen2 账号的用户名。
    azure.adls2.shared_key是Data Lake Storage Gen2 账号的 Shared Key。

  • 基于 Service Principal 进行认证和鉴权

    "azure.adls2.oauth2_client_id" = "<service_client_id>",
    "azure.adls2.oauth2_client_secret" = "<service_principal_client_secret>",
    "azure.adls2.oauth2_client_endpoint" = "<service_principal_client_endpoint>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.adls2.oauth2_client_id是Service Principal 的 Client (Application) ID。
    azure.adls2.oauth2_client_secret是新建的 Client (Application) Secret。
    azure.adls2.oauth2_client_endpoint是Service Principal 或 Application 的 OAuth 2.0 Token Endpoint (v1)。
Azure Data Lake Storage Gen1​

如果选择 Data Lake Storage Gen1 作为 Hive 集群的文件存储，请按如下配置 StorageCredentialParams：

  • 基于 Managed Service Identity 进行认证和鉴权

    "azure.adls1.use_managed_service_identity" = "true"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数是否必须说明
    azure.adls1.use_managed_service_identity是指定是否开启 Managed Service Identity 鉴权方式。设置为 true。

  • 基于 Service Principal 进行认证和鉴权

    "azure.adls1.oauth2_client_id" = "<application_client_id>",
    "azure.adls1.oauth2_credential" = "<application_client_credential>",
    "azure.adls1.oauth2_endpoint" = "<OAuth_2.0_authorization_endpoint_v2>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    ParameterRequiredDescription
    azure.adls1.oauth2_client_id是Service Principal 的 Client (Application) ID。
    azure.adls1.oauth2_credential是新建的 Client (Application) Secret。
    azure.adls1.oauth2_endpoint是Service Principal 或 Application 的 OAuth 2.0 Token Endpoint (v1)。
Google GCS​

Hive Catalog 从 3.0 版本起支持 Google GCS。

如果选择 Google GCS 作为 Hive 集群的文件存储，请按如下配置 StorageCredentialParams：

  • 基于 VM 进行认证和鉴权

    "gcp.gcs.use_compute_engine_service_account" = "true"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数默认值取值样例说明
    gcp.gcs.use_compute_engine_service_accountfalsetrue是否直接使用 Compute Engine 上面绑定的 Service Account。

  • 基于 Service Account 进行认证和鉴权

    "gcp.gcs.service_account_email" = "<google_service_account_email>",
    "gcp.gcs.service_account_private_key_id" = "<google_service_private_key_id>",
    "gcp.gcs.service_account_private_key" = "<google_service_private_key>"

    StorageCredentialParams 包含如下参数。

    参数默认值取值样例说明
    gcp.gcs.service_account_email"""user@hello.iam.gserviceaccount.com"创建 Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Email。
    gcp.gcs.service_account_private_key_id"""61d257bd8479547cb3e04f0b9b6b9ca07af3b7ea"创建 Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Private Key ID。
    gcp.gcs.service_account_private_key"""-----BEGIN PRIVATE KEY----xxxx-----END PRIVATE KEY-----\n"创建 Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Private Key。

  • 基于 Impersonation 进行认证和鉴权

    • 使用 VM 实例模拟 Service Account

      "gcp.gcs.use_compute_engine_service_account" = "true",
      "gcp.gcs.impersonation_service_account" = "<assumed_google_service_account_email>"

      StorageCredentialParams 包含如下参数。

      参数默认值取值样例说明
      gcp.gcs.use_compute_engine_service_accountfalsetrue是否直接使用 Compute Engine 上面绑定的 Service Account。
      gcp.gcs.impersonation_service_account"""hello"需要模拟的目标 Service Account。

    • 使用一个 Service Account（暂时命名为“Meta Service Account”）模拟另一个 Service Account（暂时命名为“Data Service Account”）

      "gcp.gcs.service_account_email" = "<google_service_account_email>",
      "gcp.gcs.service_account_private_key_id" = "<meta_google_service_account_email>",
      "gcp.gcs.service_account_private_key" = "<meta_google_service_account_email>",
      "gcp.gcs.impersonation_service_account" = "<data_google_service_account_email>"

      StorageCredentialParams 包含如下参数。

      参数默认值取值样例说明
      gcp.gcs.service_account_email"""user@hello.iam.gserviceaccount.com"创建 Meta Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Email。
      gcp.gcs.service_account_private_key_id"""61d257bd8479547cb3e04f0b9b6b9ca07af3b7ea"创建 Meta Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Private Key ID。
      gcp.gcs.service_account_private_key"""-----BEGIN PRIVATE KEY----xxxx-----END PRIVATE KEY-----\n"创建 Meta Service Account 时生成的 JSON 文件中的 Private Key。
      gcp.gcs.impersonation_service_account"""hello"需要模拟的目标 Data Service Account。

MetadataUpdateParams​

指定缓存元数据更新策略的一组参数。StarRocks 根据该策略更新缓存的 Hive 元数据。此组参数为可选。

StarRocks 默认采用自动异步更新策略，开箱即用。因此，一般情况下，您可以忽略 MetadataUpdateParams，无需对其中的策略参数进行调优。

如果 Hive 数据更新频率较高，那么您可以对这些参数进行调优，从而优化自动异步更新策略的性能。

参数是否必须说明
enable_metastore_cache否指定 StarRocks 是否缓存 Hive 表的元数据。取值范围：true 和 false。默认值：true。取值为 true 表示开启缓存，取值为 false 表示关闭缓存。
enable_remote_file_cache否指定 StarRocks 是否缓存 Hive 表或分区的数据文件的元数据。取值范围：true 和 false。默认值：true。取值为 true 表示开启缓存，取值为 false 表示关闭缓存。
metastore_cache_refresh_interval_sec否StarRocks 异步更新缓存的 Hive 表或分区的元数据的时间间隔。单位：秒。默认值：7200，即 2 小时。
remote_file_cache_refresh_interval_sec否StarRocks 异步更新缓存的 Hive 表或分区的数据文件的元数据的时间间隔。单位：秒。默认值：60。
metastore_cache_ttl_sec否StarRocks 自动淘汰缓存的 Hive 表或分区的元数据的时间间隔。单位：秒。默认值：86400，即 24 小时。
remote_file_cache_ttl_sec否StarRocks 自动淘汰缓存的 Hive 表或分区的数据文件的元数据的时间间隔。单位：秒。默认值：129600，即 36 小时。
enable_cache_list_names否指定 StarRocks 是否缓存 Hive Partition Names。取值范围：true 和 false。默认值：true。取值为 true 表示开启缓存，取值为 false 表示关闭缓存。

示例​

以下示例创建了一个名为 hive_catalog_hms 或 hive_catalog_glue 的 Hive Catalog，用于查询 Hive 集群里的数据。

HDFS​

使用 HDFS 作为存储时，可以按如下创建 Hive Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "hive",
    "hive.metastore.type" = "hive",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083"
);

AWS S3​

如果基于 Instance Profile 进行鉴权和认证​

  • 如果 Hive 集群使用 HMS 作为元数据服务，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "aws.s3.use_instance_profile" = "true",
        "aws.s3.region" = "us-west-2"
    );

  • 如果 Amazon EMR Hive 集群使用 AWS Glue 作为元数据服务，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_glue
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "glue",
        "aws.glue.use_instance_profile" = "true",
        "aws.glue.region" = "us-west-2",
        "aws.s3.use_instance_profile" = "true",
        "aws.s3.region" = "us-west-2"
    );
如果基于 Assumed Role 进行鉴权和认证​

  • 如果 Hive 集群使用 HMS 作为元数据服务，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "aws.s3.use_instance_profile" = "true",
        "aws.s3.iam_role_arn" = "arn:aws:iam::081976408565:role/test_s3_role",
        "aws.s3.region" = "us-west-2"
    );

  • 如果 Amazon EMR Hive 集群使用 AWS Glue 作为元数据服务，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_glue
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "glue",
        "aws.glue.use_instance_profile" = "true",
        "aws.glue.iam_role_arn" = "arn:aws:iam::081976408565:role/test_glue_role",
        "aws.glue.region" = "us-west-2",
        "aws.s3.use_instance_profile" = "true",
        "aws.s3.iam_role_arn" = "arn:aws:iam::081976408565:role/test_s3_role",
        "aws.s3.region" = "us-west-2"
    );
如果基于 IAM User 进行鉴权和认证​

  • 如果 Hive 集群使用 HMS 作为元数据服务，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
        "aws.s3.access_key" = "<iam_user_access_key>",
        "aws.s3.secret_key" = "<iam_user_access_key>",
        "aws.s3.region" = "us-west-2"
    );

  • 如果 Amazon EMR Hive 集群使用 AWS Glue 作为元数据服务，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_glue
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "glue",
        "aws.glue.use_instance_profile" = "false",
        "aws.glue.access_key" = "<iam_user_access_key>",
        "aws.glue.secret_key" = "<iam_user_secret_key>",
        "aws.glue.region" = "us-west-2",
        "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
        "aws.s3.access_key" = "<iam_user_access_key>",
        "aws.s3.secret_key" = "<iam_user_secret_key>",
        "aws.s3.region" = "us-west-2"
    );

兼容 S3 协议的对象存储​

以 MinIO 为例，可以按如下创建 Hive Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "hive",
    "hive.metastore.type" = "hive",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
    "aws.s3.enable_ssl" = "true",
    "aws.s3.enable_path_style_access" = "true",
    "aws.s3.endpoint" = "<s3_endpoint>",
    "aws.s3.access_key" = "<iam_user_access_key>",
    "aws.s3.secret_key" = "<iam_user_secret_key>"
);

Microsoft Azure Storage​

Azure Blob Storage​

  • 如果基于 Shared Key 进行认证和鉴权，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "azure.blob.storage_account" = "<blob_storage_account_name>",
        "azure.blob.shared_key" = "<blob_storage_account_shared_key>"
    );

  • 如果基于 SAS Token 进行认证和鉴权，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "azure.blob.storage_account" = "<blob_storage_account_name>",
        "azure.blob.container" = "<blob_container_name>",
        "azure.blob.sas_token" = "<blob_storage_account_SAS_token>"
    );
Azure Data Lake Storage Gen1​

  • 如果基于 Managed Service Identity 进行认证和鉴权，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "azure.adls1.use_managed_service_identity" = "true"    
    );

  • 如果基于 Service Principal 进行认证和鉴权，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "azure.adls1.oauth2_client_id" = "<application_client_id>",
        "azure.adls1.oauth2_credential" = "<application_client_credential>",
        "azure.adls1.oauth2_endpoint" = "<OAuth_2.0_authorization_endpoint_v2>"
    );
Azure Data Lake Storage Gen2​

  • 如果基于 Managed Identity 进行认证和鉴权，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "azure.adls2.oauth2_use_managed_identity" = "true",
        "azure.adls2.oauth2_tenant_id" = "<service_principal_tenant_id>",
        "azure.adls2.oauth2_client_id" = "<service_client_id>"
    );

  • 如果基于 Shared Key 进行认证和鉴权，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "azure.adls2.storage_account" = "<storage_account_name>",
        "azure.adls2.shared_key" = "<shared_key>"     
    );

  • 如果基于 Service Principal 进行认证和鉴权，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "azure.adls2.oauth2_client_id" = "<service_client_id>",
        "azure.adls2.oauth2_client_secret" = "<service_principal_client_secret>",
        "azure.adls2.oauth2_client_endpoint" = "<service_principal_client_endpoint>" 
    );

Google GCS​

  • 如果基于 VM 进行认证和鉴权，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "gcp.gcs.use_compute_engine_service_account" = "true"    
    );

  • 如果基于 Service Account 进行认证和鉴权，可以按如下创建 Hive Catalog：

    CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
    PROPERTIES
    (
        "type" = "hive",
        "hive.metastore.type" = "hive",
        "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
        "gcp.gcs.service_account_email" = "<google_service_account_email>",
        "gcp.gcs.service_account_private_key_id" = "<google_service_private_key_id>",
        "gcp.gcs.service_account_private_key" = "<google_service_private_key>"    
    );

  • 如果基于 Impersonation 进行认证和鉴权

    • 使用 VM 实例模拟 Service Account，可以按如下创建 Hive Catalog：

      CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
      PROPERTIES
      (
          "type" = "hive",
          "hive.metastore.type" = "hive",
          "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
          "gcp.gcs.use_compute_engine_service_account" = "true",
          "gcp.gcs.impersonation_service_account" = "<assumed_google_service_account_email>"    
      );

    • 使用一个 Service Account 模拟另一个 Service Account，可以按如下创建 Hive Catalog：

      CREATE EXTERNAL CATALOG hive_catalog_hms
      PROPERTIES
      (
          "type" = "hive",
          "hive.metastore.type" = "hive",
          "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
          "gcp.gcs.service_account_email" = "<google_service_account_email>",
          "gcp.gcs.service_account_private_key_id" = "<meta_google_service_account_email>",
          "gcp.gcs.service_account_private_key" = "<meta_google_service_account_email>",
          "gcp.gcs.impersonation_service_account" = "<data_google_service_account_email>"    
      );

查看 Hive Catalog​

您可以通过 SHOW CATALOGS 查询当前所在 StarRocks 集群里所有 Catalog：

SHOW CATALOGS;

您也可以通过 SHOW CREATE CATALOG 查询某个 External Catalog 的创建语句。例如，通过如下命令查询 Hive Catalog hive_catalog_glue 的创建语句：

SHOW CREATE CATALOG hive_catalog_glue;

切换 Hive Catalog 和数据库​

您可以通过如下方法切换至目标 Hive Catalog 和数据库：

  • 先通过 SET CATALOG 指定当前会话生效的 Hive Catalog，然后再通过 USE 指定数据库：

    -- 切换当前会话生效的 Catalog：
    SET CATALOG <catalog_name>
    -- 指定当前会话生效的数据库：
    USE <db_name>

  • 通过 USE 直接将会话切换到目标 Hive Catalog 下的指定数据库：

    USE <catalog_name>.<db_name>

删除 Hive Catalog​

您可以通过 DROP CATALOG 删除某个 External Catalog。

例如，通过如下命令删除 Hive Catalog hive_catalog_glue：

DROP Catalog hive_catalog_glue;

查看 Hive 表结构​

您可以通过如下方法查看 Hive 表的表结构：

  • 查看表结构

    DESC[RIBE] <catalog_name>.<database_name>.<table_name>

  • 从 CREATE 命令查看表结构和表文件存放位置

    SHOW CREATE TABLE <catalog_name>.<database_name>.<table_name>

查询 Hive 表数据​

  1. 通过 SHOW DATABASES 查看指定 Catalog 所属的 Hive 集群中的数据库：

    SHOW DATABASES FROM <catalog_name>

  2. 切换至目标 Hive Catalog 和数据库。

  3. 通过 SELECT 查询目标数据库中的目标表：

    SELECT count(*) FROM <table_name> LIMIT 10

导入 Hive 数据​

假设有一个 OLAP 表，表名为 olap_tbl。您可以这样来转换该表中的数据，并把数据导入到 StarRocks 中：

INSERT INTO default_catalog.olap_db.olap_tbl SELECT * FROM hive_table

赋予 Hive 表和视图的权限​

您可以通过 GRANT 来赋予角色某个 Hive Catalog 内所有表和视图的查询权限。命令语法如下：

GRANT SELECT ON ALL TABLES IN ALL DATABASES TO ROLE <role_name>

例如，通过如下命令创建角色 hive_role_table，切换至 Hive Catalog hive_catalog，然后把 hive_catalog 内所有表和视图的查询权限都赋予 hive_role_table：

-- 创建角色 hive_role_table。
CREATE ROLE hive_role_table;

-- 切换到数据目录 hive_catalog。
SET CATALOG hive_catalog;

-- 把 hive_catalog 内所有表和视图的查询权限赋予 hive_role_table。
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN ALL DATABASES TO ROLE hive_role_table;

创建 Hive 数据库​

同 StarRocks 内部数据目录 (Internal Catalog) 一致，如果您拥有 Hive Catalog 的 CREATE DATABASE 权限，那么您可以使用 CREATE DATABASE 在该 Hive Catalog 内创建数据库。本功能自 3.2 版本起开始支持。

备注

您可以通过 GRANT 和 REVOKE 操作对用户和角色进行权限的赋予和收回。

切换至目标 Hive Catalog，然后通过如下语句创建 Hive 数据库：

CREATE DATABASE <database_name>
[PROPERTIES ("location" = "<prefix>://<path_to_database>/<database_name.db>")]

location 参数用于指定数据库所在的文件路径，支持 HDFS 和对象存储：

  • 选择 HMS 作为元数据服务时，如果您在创建数据库时不指定 location，那么系统会使用 HMS 默认的 <warehouse_location>/<database_name.db> 作为文件路径。
  • 选择 AWS Glue 作为元数据服务时，location 参数没有默认值，因此您在创建数据库时必须指定该参数。

prefix 根据存储系统的不同而不同：

存储系统Prefix 取值
HDFShdfs
Google GCSgs
Azure Blob Storage
  • 如果您的存储账号支持通过 HTTP 协议进行访问，prefix 为 wasb。
  • 如果您的存储账号支持通过 HTTPS 协议进行访问，prefix 为 wasbs。
Azure Data Lake Storage Gen1adl
Azure Data Lake Storage Gen2
  • 如果您的存储账号支持通过 HTTP 协议进行访问，prefix 为 abfs。
  • 如果您的存储账号支持通过 HTTPS 协议进行访问，prefix 为 abfss。
阿里云 OSSoss
腾讯云 COScosn
华为云 OBSobs
AWS S3 及其他兼容 S3 的存储（如 MinIO)s3

删除 Hive 数据库​

同 StarRocks 内部数据库一致，如果您拥有 Hive 数据库的 DROP 权限，那么您可以使用 DROP DATABASE 来删除该 Hive 数据库。本功能自 3.2 版本起开始支持。仅支持删除空数据库。

备注

您可以通过 GRANT 和 REVOKE 操作对用户和角色进行权限的赋予和收回。

删除数据库操作并不会将 HDFS 或对象存储上的对应文件路径删除。

切换至目标 Hive Catalog，然后通过如下语句删除 Hive 数据库：

DROP DATABASE <database_name>

创建 Hive 表​

同 StarRocks 内部数据库一致，如果您拥有 Hive 数据库的 CREATE TABLE 权限，那么您可以使用 CREATE TABLE、CREATE TABLE AS SELECT (CTAS)、或 CREATE TABLE LIKE 在该 Hive 数据库下创建 Managed Table。本功能自 3.2 版本起开始支持。

备注
  • 您可以通过 GRANT 和 REVOKE 操作对用户和角色进行权限的赋予和收回。
  • Hive Catalog 自 3.2.4 版本起支持 CREATE TABLE LIKE。

切换至目标 Hive Catalog 和数据库。然后通过如下语法创建 Hive 的 Managed Table：

语法​

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [database.]table_name
(column_definition1[, column_definition2, ...
partition_column_definition1,partition_column_definition2...])
[partition_desc]
[PROPERTIES ("key" = "value", ...)]
[AS SELECT query]
[LIKE [database.]<source_table_name>]

参数说明​

column_definition​

column_definition 语法定义如下:

col_name col_type [COMMENT 'comment']

参数说明：

参数说明
col_name列名称。
col_type列数据类型。当前支持如下数据类型：TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL、DATE、DATETIME、CHAR、VARCHAR[(length)]、ARRAY、MAP、STRUCT。不支持 LARGEINT、HLL、BITMAP 类型。

注意

所有非分区列均以 NULL 为默认值（即，在建表语句中指定 DEFAULT "NULL"）。分区列必须在最后声明，且不能为 NULL。

partition_desc​

partition_desc 语法定义如下:

PARTITION BY (par_col1[, par_col2...])

目前 StarRocks 仅支持 Identity Transforms。 即，会为每个唯一的分区值创建一个分区。

注意

分区列必须在最后声明，支持除 FLOAT、DOUBLE、DECIMAL、DATETIME 以外的数据类型，不支持 NULL 值。而且，partition_desc 中声明的分区列的顺序必须与 column_definition 中定义的列的顺序一致。

PROPERTIES​

可以在 PROPERTIES 中通过 "key" = "value" 的形式声明 Hive 表的属性。

以下为常见的几个属性：

属性描述
locationManaged Table 所在的文件路径。使用 HMS 作为元数据服务时，您无需指定 location 参数。使用 AWS Glue 作为元数据服务时：
  • 如果在创建当前数据库时指定了 location 参数，那么在当前数据库下建表时不需要再指定 location 参数，StarRocks 默认把表建在当前数据库所在的文件路径下。
  • 如果在创建当前数据库时没有指定 location 参数，那么在当前数据库建表时必须指定 location 参数。
file_formatManaged Table 的文件格式。当前仅支持 Parquet 格式。默认值：parquet。
compression_codecManaged Table 的压缩格式。当前支持 SNAPPY、GZIP、ZSTD 和 LZ4。默认值：gzip。该属性自 3.2.3 版本起弃用，此后写入 Hive 表时的压缩算法统一由会话变量 connector_sink_compression_codec 控制。

示例​

  1. 创建非分区表 unpartition_tbl，包含 id 和 score 两列，如下所示：

    CREATE TABLE unpartition_tbl
    (
        id int,
        score double
    );

  2. 创建分区表 partition_tbl_1，包含 action、id、dt 三列，并定义 id 和 dt 为分区列，如下所示：

    CREATE TABLE partition_tbl_1
    (
        action varchar(20),
        id int,
        dt date
    )
    PARTITION BY (id,dt);

  3. 查询原表 partition_tbl_1 的数据，并根据查询结果创建分区表 partition_tbl_2，定义 id 和 dt 为 partition_tbl_2 的分区列：

    CREATE TABLE partition_tbl_2
    PARTITION BY (id, dt)
    AS SELECT * from partition_tbl_1;

向 Hive 表中插入数据​

同 StarRocks 内表一致，如果您拥有 Hive 表（Managed Table 或 External Table）的 INSERT 权限，那么您可以使用 INSERT 将 StarRocks 表数据写入到该 Hive 表中（当前仅支持写入到 Parquet 格式的 Hive 表）。本功能自 3.2 版本起开始支持。需要注意的是，写数据到 External Table 的功能默认是关闭的，您可以通过系统变量 ENABLE_WRITE_HIVE_EXTERNAL_TABLE 打开。

备注

您可以通过 GRANT 和 REVOKE 操作对用户和角色进行权限的赋予和收回。

切换至目标 Hive Catalog 和数据库，然后通过如下语法将 StarRocks 表数据写入到 Parquet 格式的 Hive 表中：

语法​

INSERT {INTO | OVERWRITE} <table_name>
[ (column_name [, ...]) ]
{ VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) [, ...] | query }

-- 向指定分区写入数据。
INSERT {INTO | OVERWRITE} <table_name>
PARTITION (par_col1=<value> [, par_col2=<value>...])
{ VALUES ( { expression | DEFAULT } [, ...] ) [, ...] | query }

注意

分区列不允许为 NULL，因此导入时需要保证分区列有值。

参数说明​

参数说明
INTO将数据追加写入目标表。
OVERWRITE将数据覆盖写入目标表。
column_name导入的目标列。可以指定一个或多个列。指定多个列时，必须用逗号 (,) 分隔。指定的列必须是目标表中存在的列，并且必须包含分区列。该参数可以与源表中的列名称不同，但顺序需一一对应。如果不指定该参数，则默认导入数据到目标表中的所有列。如果源表中的某个非分区列在目标列不存在，则写入默认值 NULL。如果查询语句的结果列类型与目标列的类型不一致，会进行隐式转化，如果不能进行转化，那么 INSERT INTO 语句会报语法解析错误。
expression表达式，用以为对应列赋值。
DEFAULT为对应列赋予默认值。
query查询语句，查询的结果会导入至目标表中。查询语句支持任意 StarRocks 支持的 SQL 查询语法。
PARTITION导入的目标分区。需要指定目标表的所有分区列，指定的分区列的顺序可以与建表时定义的分区列的顺序不一致。指定分区时，不允许通过列名 (column_name) 指定导入的目标列。

示例​

  1. 向表 partition_tbl_1 中插入如下三行数据：

    INSERT INTO partition_tbl_1
    VALUES
        ("buy", 1, "2023-09-01"),
        ("sell", 2, "2023-09-02"),
        ("buy", 3, "2023-09-03");

  2. 向表 partition_tbl_1 按指定列顺序插入一个包含简单计算的 SELECT 查询的结果数据：

    INSERT INTO partition_tbl_1 (id, action, dt) SELECT 1+1, 'buy', '2023-09-03';

  3. 向表 partition_tbl_1 中插入一个从其自身读取数据的 SELECT 查询的结果数据：

    INSERT INTO partition_tbl_1 SELECT 'buy', 1, date_add(dt, INTERVAL 2 DAY)
    FROM partition_tbl_1
    WHERE id=1;

  4. 向表 partition_tbl_2 中 dt='2023-09-01'、id=1 的分区插入一个 SELECT 查询的结果数据：

    INSERT INTO partition_tbl_2 SELECT 'order', 1, '2023-09-01';

    Or

    INSERT INTO partition_tbl_2 partition(dt='2023-09-01',id=1) SELECT 'order';

  5. 将表 partition_tbl_1 中 dt='2023-09-01'、id=1 的分区下所有 action 列值全部覆盖为 close：

    INSERT OVERWRITE partition_tbl_1 SELECT 'close', 1, '2023-09-01';

    Or

    INSERT OVERWRITE partition_tbl_1 partition(dt='2023-09-01',id=1) SELECT 'close';

删除 Hive 表​

同 StarRocks 内表一致，如果您拥有 Hive 表的 DROP 权限，那么您可以使用 DROP TABLE 来删除该 Hive 表。本功能自 3.2 版本起开始支持。注意当前只支持删除 Hive 的 Managed Table。

备注

您可以通过 GRANT 和 REVOKE 操作对用户和角色进行权限的赋予和收回。

执行删除表的操作时，您必须在 DROP TABLE 语句中指定 FORCE 关键字。该操作不会删除表对应的文件路径，但是会删除 HDFS 或对象存储上的表数据。请您谨慎执行该操作。

切换至目标 Hive Catalog 和数据库，然后通过如下语句删除 Hive 表：

DROP TABLE <table_name> FORCE

手动或自动更新元数据缓存​

手动更新​

默认情况下，StarRocks 会缓存 Hive 的元数据、并以异步模式自动更新缓存的元数据，从而提高查询性能。此外，在对 Hive 表做了表结构变更或其他表更新后，您也可以使用 REFRESH EXTERNAL TABLE 手动更新该表的元数据，从而确保 StarRocks 第一时间生成合理的查询计划：

REFRESH EXTERNAL TABLE <table_name> [PARTITION ('partition_name', ...)]

以下情况适用于执行手动更新元数据：

  • 已有分区内的数据文件发生变更，如执行过 INSERT OVERWRITE ... PARTITION ... 命令。

  • Hive 表有 Schema 变更。

  • Hive 表被 DROP 后重建一个同名 Hive 表。

  • 创建 Hive Catalog 时在 PROPERTIES 中指定了 "enable_cache_list_names" = "true"。在 Hive 侧新增分区后，需要查询新增分区。

    备注

    自 2.5.5 版本起，StarRocks 支持周期性刷新 Hive 元数据缓存。参见本文下面”周期性刷新元数据缓存“小节。开启 Hive 元数据缓存周期性刷新功能以后，默认情况下 StarRocks 每 10 分钟刷新一次 Hive 元数据缓存。因此，一般情况下，无需执行手动更新。您只有在新增分区后，需要立即查询新增分区的数据时，才需要执行手动更新。

注意 REFRESH EXTERNAL TABLE 只会更新 FE 中已缓存的表和分区。

周期性刷新元数据缓存​

自 2.5.5 版本起，StarRocks 可以周期性刷新经常访问的 Hive 外部数据目录的元数据缓存，达到感知数据更新的效果。您可以通过以下 FE 参数配置 Hive 元数据缓存周期性刷新：

配置名称默认值说明
enable_background_refresh_connector_metadatav3.0 为 true，v2.5 为 false是否开启 Hive 元数据缓存周期性刷新。开启后，StarRocks 会轮询 Hive 集群的元数据服务（HMS 或 AWS Glue），并刷新经常访问的 Hive 外部数据目录的元数据缓存，以感知数据更新。true 代表开启，false 代表关闭。FE 动态参数，可以通过 ADMIN SET FRONTEND CONFIG 命令设置。
background_refresh_metadata_interval_millis600000（10 分钟）接连两次 Hive 元数据缓存刷新之间的间隔。单位：毫秒。FE 动态参数，可以通过 ADMIN SET FRONTEND CONFIG 命令设置。
background_refresh_metadata_time_secs_since_last_access_secs86400（24 小时）Hive 元数据缓存刷新任务过期时间。对于已被访问过的 Hive Catalog，如果超过该时间没有被访问，则停止刷新其元数据缓存。对于未被访问过的 Hive Catalog，StarRocks 不会刷新其元数据缓存。单位：秒。FE 动态参数，可以通过 ADMIN SET FRONTEND CONFIG 命令设置。

元数据缓存周期性刷新与元数据自动异步更新策略配合使用，可以进一步加快数据访问速度，降低从外部数据源读取数据的压力，提升查询性能。

附录：理解元数据自动异步更新策略​

自动异步更新策略是 StarRocks 用于更新 Hive Catalog 中元数据的默认策略。

默认情况下（即当 enable_metastore_cache 参数和 enable_remote_file_cache 参数均设置为 true 时），如果一个查询命中 Hive 表的某个分区，则 StarRocks 会自动缓存该分区的元数据、以及该分区下数据文件的元数据。缓存的元数据采用懒更新 (Lazy Update) 策略。

例如，有一张名为 table2 的 Hive 表，该表的数据分布在四个分区：p1、p2、p3 和 p4。当一个查询命中 p1 时，StarRocks 会自动缓存 p1 的元数据、以及 p1 下数据文件的元数据。假设当前缓存元数据的更新和淘汰策略设置如下：

  • 异步更新 p1 的缓存元数据的时间间隔（通过 metastore_cache_refresh_interval_sec 参数指定）为 2 小时。
  • 异步更新 p1 下数据文件的缓存元数据的时间间隔（通过 remote_file_cache_refresh_interval_sec 参数指定）为 60 秒。
  • 自动淘汰 p1 的缓存元数据的时间间隔（通过 metastore_cache_ttl_sec 参数指定）为 24 小时。
  • 自动淘汰 p1 下数据文件的缓存元数据的时间间隔（通过 remote_file_cache_ttl_sec 参数指定）为 36 小时。

如下图所示。

Update policy on timeline

StarRocks 采用如下策略更新和淘汰缓存的元数据：

  • 如果另有查询再次命中 p1，并且当前时间距离上次更新的时间间隔不超过 60 秒，则 StarRocks 既不会更新 p1 的缓存元数据，也不会更新 p1 下数据文件的缓存元数据。
  • 如果另有查询再次命中 p1，并且当前时间距离上次更新的时间间隔超过 60 秒，则 StarRocks 会更新 p1 下数据文件的缓存元数据。
  • 如果另有查询再次命中 p1，并且当前时间距离上次更新的时间间隔超过 2 小时，则 StarRocks 会更新 p1 的缓存元数据。
  • 如果继上次更新结束后，p1 在 24 小时内未被访问，则 StarRocks 会淘汰 p1 的缓存元数据。后续有查询再次命中 p1 时，会重新缓存 p1 的元数据。
  • 如果继上次更新结束后，p1 在 36 小时内未被访问，则 StarRocks 会淘汰 p1 下数据文件的缓存元数据。后续有查询再次命中 p1 时，会重新缓存 p1 下数据文件的元数据。