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。
MySQL 8.0 对数据字典进行了重构，用户表、数据字典表、MySQL 其它系统表的元数据都统一保存到 mysql 库的数据字典表中了。
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。
数据资产治理（详情见：数据资产，赞之治理）的前提要有数据。它要求数据类型全、量大，并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要，它是数据资产治理的核心底座。
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。
数据节点是MySQL NDB Cluster的分布式分片存储核心。MySQL服务器通常会访问其数据（在NDB中也称为SQL节点）。每个MySQL服务器都有自己的事务性数据字典（DD），其中存储了MySQL服务器需要使用的表，数据库，表空间，日志文件组，外键和其它对象的所有元数据。8.0版中的MySQL服务器的数据字典进行了改进，例如原子性和崩溃安全的DDL以及INFORMATION_SCHEMA实现等。在存储引擎级别，NDB拥有自己的分布式数据字典，该字典描述了可以使用本机NdbApi直接修改的全部模式对象。
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
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。
今天分享的主题是元数据治理实践，这是一项长期持续的工作，涉及多部门协作、多角色参与，链路长且复杂，要有完善的流程、成熟的平台、业务和技术部门共同参与，才能推进治理工作的有效展开。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用 Oceanus 平台的 元数据管理 功能，通过库表引用将作业中生成的随机数据存入到 MySQL 中。再通过对变量的管理完成变量的引用
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。
这里我们假定一个场景，你需要迁移CDH5.12到CDH6.2，CDH5.12和CDH6.2分别是两个不同的集群，我们的工作主要是HDFS数据和各种元数据从CDH5.12迁移到CDH6.2，本文不讨论HDFS数据的迁移也不讨论其他元数据的迁移比如CM或Sentry，而只关注Hive元数据的迁移。这里的问题主要是CDH5.12的Hive为1.1，而CDH6.2中Hive已经是2.1.1，Hive的大版本更新导致保存在MySQL的schema结构都完全发生了变化，所以我们在将CDH5.12的MySQL数据导入到CDH6.2的MySQL后，需要更新Hive元数据的schema。首先Fayson会搭建2个集群包括CDH5.12和CDH6.2，为了真实，我们在接下来的模拟过程中，创建的Hive表包含分区，视图和UDF，好方便验证是否迁移到CDH6.2都能正常运行。具体如何迁移Fayson会在接下来的文章进行详细描述。
MySQL与其它的数据库一样，需要一个储存元数据的地方。在MySQL8之前，它们以各种文件的形式保存在不同的地方，例如 .FRM ， .TRG ，.TRN等等。随着时间的推移，这些文件逐渐成为了各种环境中的瓶颈。MySQL8推出了支持事务的数据字典。
MySQL 5.5 中就引入了metadata lock（元数据锁）。用于对管理 database objects（数据库对象）的并发访问，保证数据的一致性。
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：
在有赞大数据平台发展初期，业务量不大，开发者对业务完全熟悉，从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定，当时没有想过要做一个元数据系统。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具： hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储， hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。
在使用hive进行开发时，我们往往需要获得一个已存在hive表的建表语句(DDL),然而hive本身并没有提供这样一个工具。
Hive 提供标准的 SQL 功能，Hive 的 SQL 也可以通过用户定义的函数(UDF)，用户定义的集合(UDAF)和用户定义的表函数(UDTF)扩展为用户代码。
MySQL的锁包括服务器级别的锁，存储引擎级别的锁，及互斥锁。服务器级别的锁包括表锁和元数据锁，存储引擎的锁是行级别的锁，由InnoDB引擎控制。互斥锁是低级别的锁，适用于内部的资源，用于同步低级别代码的操作，确保一次只有一个线程能够访问，例如，日志文件、自增列的计数器，及InnoDB buffer pool的互斥。
1，大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台，包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2，大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据，都不是元数据，除此之外的数据都是元数据。例如数据表的schema信息、任务之间的血缘关系、任务的权限映射关系、数据的业务属性、数据占用的磁盘空间等等。
背景 MySQL 8.0 DDL 是一个复杂的过程，涉及比较多的模块，例如：MDL 锁，表定义缓存，行格式，Row Log，DDL Log，online 属性，表空间物理文件操作等。本文主要通过与5.
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。
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。
WordPresss数据库是存储所有网站数据的地方。不仅仅是用户名和密码等基本信息，还包括帖子，页面和评论，甚至是网站主题和WordPress配置等设置。
在前面Fayson介绍了《Cloudera Navigator介绍与安装》，本篇文章主要介绍Navigator的四大核心功能，元数据搜索、数据溯源、审计以及数据生命周期管理功能。当然Navigator还一个重要的功能就是进行数据加密，因为涉及内容较多，也稍微复杂一些，所以本文这里先不介绍，Fayson会在后面的文章单独进行说明。
MySQL中数据字典是数据库重要的组成部分之一，INFORMATION_SCHEMA首次引入于MySQL 5.0，作为一种从正在运行的MySQL服务器检索元数据的标准兼容方式。用于存储数据元数据、统计信息、以及有关MySQL server的访问信息（例如：数据库名或表名，字段的数据类型和访问权限等）。
information_schema数据库是MySQL自带的，它提供了访问数据库元数据的方式。什么是元数据呢？元数据是关于数据的数据，如数据库名或表名，列的数据类型，或访问权限等。有些时候用于表述该信息的其他术语包括“数据词典”和“系统目录”。 在MySQL中，把 information_schema 看作是一个数据库，确切说是信息数据库。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，表栏的数据类型与访问权 限等。在INFORMATION_SCHEMA中，有数个只读表。它们实际上是视图，而不是基本表，因此，你将无法看到与之相关的任何文件。 information_schema数据库表说明:
session A 通过 lock table 命令持有表 t 的 MDL 写锁，而 session B 的查询需要获取 MDL 读锁。所以，session B 进入等待状态。
作者 | 付帅 策划 | 凌敏 业务背景 橙联股份是一家服务全球跨境电商的科技公司，致力于通过市场分析、系统研发及资源整合，为客户提供物流、金融、大数据等多方面的服务产品，为全球跨境电商提供高品质、全方位的服务解决方案。 随着公司业务的发展和数据的不断增长，早期基于 MySQL 的传统数仓架构已经无法应对公司数据的快速增长。业务的需求和运营的决策对于数据时效性的要求越来越高，对数仓准实时能力的需求越发强烈。 为了适应快速的增长需求，橙联于 2022 年正式引入 Apache Doris，以 Apac
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。
（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
摘要：本文介绍了韩非老师带来的 Dinky 实践系列之 Flink Catalog 元数据管理的分享。内容包括：
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
表在创建时，有分隔符属性，这个分隔符属性，代表在执行MR程序时，使用哪个分隔符去分割每行中的字段！ 查看表(实际在HDFS中也是一个文件)中的所有内容(包括分隔符)：
能用程序去做的事，就不要用手，编写自己的代码生成器就是用来解放你的双手，替你做一些重复性的工作。 上篇帖子写了模板的基础 go模板详说 ，有了基础就要做点什么东西，把所学到的东西应用起来才能更好的进步。于是用模板写了一个代码生成器，用于把数据库的表转换成go的struct，目前支持MySQL和PostgreSQL。这篇帖子写实现的思路和一些具体的代码实现。 Github地址: yggdrasill 看一下效果
information_schema 大家在安装或使用MYSQL时，会发现除了自己安装的数据库以外，还有一个information_schema数据库。 information_schema数据库是做什么用的呢，使用WordPress博客的朋友可能会想，是不是安装模板添加的数据库呀？看完本片文章 后，你就会对information_schema数据库有所了解。 information_schema数据库是MySQL自带的，它提供了访问数据库元数据的方式。什么是元数据呢？元数据是关于数据的数据，如数据库名
MySQL的并发控制是在数据安全性和并发处理能力之间的权衡，通过不同的锁策略来决定对系统开销和性能的影响。
今天写了一个简单的Shell脚本，可以通过这个脚本来得到一个MySQL元数据变化的列表。
在前面的文章《6.3.0-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
2.停止Hive服务，在配置中搜索“database”，修改数据库配置到MySQL库
目前MySQL 8.0最新版本为8.0.23版本，针对8.0的新特性，从春节前开始做了一些相关学习和测试，后续会不阶段的分享一些8.0的新特性，供大家一起参考和学习；
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。
change和modify都可以修改表的定义，但是change后面需要写两次列名，但是change的优点在于修改列名称，modify则不能。
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
前面我所用的表hive_table其实用hive查询时查得还是hdfs上的数据，那我们用mysql到底是存储的什么，元数据到底是什么？ 元数据其实是数据的类型和我们用hive怎么拆分这个表的信息的合集，比如说我去查看我的mysql上的元数据到底长什么样 （1）先进入hive数据库（此数据库事先已经创建好，在hive的配置文件中我们已经设置好，并且把密码也写在了配置文件中）
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