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Datenbankobjekte im Legacy-Hive-Metastore

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Die Dokumentation zu Azure Databricks konzentriert sich auf die Arbeit mit Datenobjekten mithilfe von Unity Catalog aber die meisten Anweisungen gelten auch für das Arbeiten mit Objekten, die im Legacy-Hive-Metastore registriert sind.

Dieser Artikel konzentriert sich auf die Arbeit mit Datenbankobjekten, die im Legacy-Hive-Metastore registriert sind. Insbesondere wird in diesem Artikel erläutert, inwiefern sich das Arbeiten mit Hive-Metastoreobjekten von der Arbeit mit Unity Catalog-Objekten unterscheidet. Außerdem werden andere Verhaltensweisen beschrieben, die möglicherweise unerwartet sind.

Databricks empfiehlt, alle Tabellen aus dem Legacy-Hive-Metastore zu Unity Catalog zu migrieren. Weitere Informationen finden Sie unter Upgrade von Hive-Tabellen und Sichten für Unity Catalog.

Wie funktioniert Hive-Metastore-Datengovernance?

Obwohl Azure Databricks-Arbeitsbereiche weiterhin den integrierten Hive-Metastore enthalten, ist die Datengovernance unter Verwendung des Hive-Metastores veraltet. Databricks empfiehlt die Verwendung von Unity Catalog für die Datengovernance. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Unity Catalog und dem Legacy-Hive-Metastore.

Durch das Aktivieren eines Arbeitsbereichs für Unity Catalog können Sie nicht mit Daten arbeiten, die bereits im Hive-Metastore registriert sind. Alle im Legacy-Hive-Metastore registrierten Datenobjekte werden in Unity Catalog-Schnittstellen im hive_metastore-Katalog angezeigt. Ein Hybrid-Hive-Metastore- und Unity Catalog-Arbeitsbereich kann ein nützliches Modell für den Übergang eines langjährigen Hive-Metastore-Arbeitsbereichs sein. Die Vorteile der Datengovernance und Leistung von Unity Catalog sind jedoch enorm, und Sie sollten Ihre Arbeitsbereiche so schnell wie möglich vollständig übertragen.

Der Hive-Metastore verwendet die Tabellenzugriffssteuerung (Tabellen-ACL), um den Zugriff auf Datenbankobjekte zu verwalten. Ein Teil der Unterstützung bleibt für die Tabellenzugriffssteuerung, wenn Sie die Berechnung im Modus für gemeinsam genutzten Zugriff verwenden. Siehe Hive-Metastore-Tabellenzugriffssteuerung (Legacy).

Passthrough für Anmeldeinformationen ist ein veraltetes Muster für die Datengovernance in Datenbankobjekten des Hive-Metastores. In diesem Artikel wird der Passthrough für Anmeldeinformationen nicht behandelt. Siehe Passthrough für Anmeldedaten (Legacy).

Hinweis

Wenn sich dieser Artikel auf die Datenzugriffssteuerung im Hive-Metastore bezieht, verweist er auf die ältere Tabellenzugriffssteuerung.

Was ist der hive_metastore-Katalog?

In einem Arbeitsbereich, der für Unity Catalog aktiviert ist, werden alle Schemas im Hive-Metastore als untergeordnete Elemente des hive_metastore-Katalogs im Namespace mit drei Ebenen von Unity Catalog angezeigt. Der Hive-Metastore verwendet keine Kataloge, und dieses Konstrukt stellt einen Einstiegspunkt für Tabellen im Legacy-Hive-Metastore für Benutzer von Unity Catalog bereit. Verwenden Sie die folgende Syntax, um Tabellen im Legacy-Hive-Metasstore abzufragen:

SELECT * FROM hive_metastore.schema_name.table_name

Hinweis

Sie können den hive_metastore-Katalog optional als Arbeitsbereichstandard in Unity Catalog-fähigen Arbeitsbereichen festlegen. Siehe Verwalten des Standardkatalogs.

Schemas im Hive-Metastore

Im Legacy-Hive-Metastore ist ein Schema die höchste Ebene in der Datenobjekthierarchie.

Es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen Unity Catalog und Hive-Metastore, darunter die folgenden:

  • Sie können keine Schemas im Hive-Metastore mithilfe des Katalog-Explorers erstellen. Sie können Berechtigungen für Schemas anzeigen und bearbeiten.
  • Im Hive-Metastore erstellte Schemas können nur alphanumerische ASCII-Zeichen und Unterstriche in ihren Namen verwenden.
  • Mit dem Hive-Metastore können Sie ein LOCATION-Schema während der Erstellung deklarieren. Dies funktioniert ähnlich wie die verwalteten Speicherorte von Unity Catalog mit den folgenden Verhaltensunterschieden:
    • Wenn Sie keinen Speicherort angeben, wird der Standardspeicherort /user/hive/warehouse/<schema-name> verwendet. Dieser Speicherort befindet sich im DBFS-Stamm, der nicht zum Speichern von Produktionsdaten empfohlen wird.
    • Der bereitgestellte Pfad kann ein beliebiger Cloudspeicherort sein, der für den Benutzer verfügbar ist, der das Schema erstellt, einschließlich Cloud-URIs, DBFS-Stamm- und DBFS-Bereitstellungen.
    • Der Zugriff auf den Speicherort wird nicht vom Hive-Metastore verwaltet.
    • Das Löschen eines Schemas im Hive-Metastore verursacht, dass alle Dateien an diesem Schemaspeicherort rekursiv gelöscht werden, unabhängig vom Tabellentyp (verwaltet oder extern).

Um versehentlichen Datenverlust zu vermeiden, empfiehlt Databricks Folgendes, wenn Sie mit Hive-Metastore-Schemaspeicherorten arbeiten:

  • Weisen Sie keinen Schemaspeicherort zu, der bereits Daten enthält.
  • Erstellen Sie keine externe Tabelle an einem Schemaspeicherort.
  • Verwenden Sie keinen Speicherort für mehrere Schemas.
  • Weisen Sie keinen Schemaspeicherort zu, der mit einem anderen Schemaspeicherort überlappt. Verwenden Sie also keinen Pfad, der ein untergeordnetes Element eines anderen Schemaspeicherorts ist.
  • Weisen Sie keinen Schemaspeicherort zu, der mit der Position einer externen Tabelle überlappt.

Verwaltete Tabellen im Hive-Metastore

Verwaltete Tabellen im Hive-Metastore weisen keine der Leistungsvorteile verwalteter Tabellen in Unity Catalog auf. Wie bei verwalteten Tabellen in Unity Catalog verwenden verwaltete Hive-Metastore-Tabellen standardmäßig Delta Lake. Im Hive-Metastore können Sie im Gegensatz zu Unity Catalog auch eine verwaltete Tabelle mit den meisten anderen Datenformaten erstellen, die von Azure Databricks unterstützt werden.

Verwaltete Tabellen im Hive-Metastore werden immer am Speicherort des enthaltenden Schemas erstellt. Die Berechnung, die Sie zum Abfragen einer verwalteten Tabelle verwenden, muss Zugriff auf den Speicherort haben.

Der Hive-Metastore verwaltet das Datenlayout verwalteter Tabellen nicht wie Unity Catalog. Wenn Sie eine verwaltete Tabelle im Hive-Metastore ablegen, werden alle zugrunde liegenden Datendateien sofort gelöscht. In Unity Catalog können Sie dagegen eine verwaltete Tabelle 7 Tage lang UNDROP, und Daten werden innerhalb von 30 Tagen endgültig gelöscht.

Sie können pfadbasierten Zugriff verwenden, um Daten in verwalteten Tabellen des Hive-Metastores zu lesen oder zu schreiben, während Sie in Unity Catalog keine Daten lesen oder schreiben müssen.

Externe Tabellen im Hive-Metastore

Die meisten Tabellen, die in Azure Databricks erstellt wurden, bevor die Einführung von Unity Catalog als externe Tabellen im Hive-Metastore konfiguriert wurde. Legacyempfehlungen, bei denen externe Tabellen bevorzugt wurden, konzentrierten sich in der Regel auf einige wichtige Aspekte:

  • Sie können eine externe Tabelle über vorhandenen Daten im Cloudobjektspeicher registrieren.
  • Sie können direkt auf Datendateien in externen Tabellen aus externen Systemen zugreifen, um Lese- oder Schreibvorgänge zu erhalten.
  • Datendateien wurden nicht gelöscht, wenn die Tabelle versehentlich gelöscht wurde.
  • Da für externe Tabellen ein LOCATION erforderlich ist, war die Wahrscheinlichkeit geringer, dass Produktionsdaten versehentlich im DBFS-Stammverzeichnis gespeichert werden.

Azure Databricks empfiehlt jetzt verwaltete Unity Catalog-Tabellen für die meisten Tabellendatenspeicher. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit verwaltetern Tabellen.

Sichten im Hive-Metastore

Sie können eine Ansicht im Hive-Metasstore deklarieren, die von jeder Datenquelle unterstützt wird, die von Azure Databricks unterstützt wird. In Unity Catalog können Sie Ansichten nur für Unity Catalog-Tabellen und -ansichten deklarieren, einschließlich Fremdtabellen, materialisierter Sichten und Delta-Freigabetabellen.

Aufgrund der Möglichkeit, Sichten für nicht tabellarische Datenquellen zu deklarieren, können Sichten im Hive-Metastore unerwarteten oder unbeabsichtigten Zugriff auf Daten in Kombination mit anderen Zugriffskonfigurationen in der Benutzerumgebung gewähren.

Berücksichtigen Sie beispielsweise Folgendes:

  • Eine Tabelle my_table wird mithilfe des DBFS-Bereitstellungspfads /mnt/my_table definiert.
    • DBFS-Bereitstellungsanmeldeinformationen werden im Arbeitsbereich gespeichert, sodass alle Benutzer standardmäßig Zugriff auf diesen Pfad haben.
  • Tabellen-ACLs werden verwendet, um den Zugriff auf my_table für eine Gruppe von Benutzern einzuschränken.
    • Legacy-Tabellen-ACLs gelten nur für Compute, das mit dem Modus für gemeinsam genutzte Zugriffe oder SQL-Warehouses konfiguriert wurde.
  • Eine Sicht my_view wird direkt für den Cloud-URI definiert, der die gleichen Datendateien 'abfss://container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/my_table' sichert.
    • URI-Anmeldeinformationen basieren auf Zugriffsrichtlinien, die in der Spark-Sitzung oder Computekonfiguration definiert sind.

Die Sicht my_view verfügt über folgende Eigenschaften:

  • Sie verwendet nicht die DBFS-Bereitstellungsanmeldeinformationen, die zum Bereitstellen des Cloudobjektspeichers in /mnt/my_table verwendet werden.
  • Unabhängig von den Computekonfigurationen werden die für my_table festgelegten Tabelle-ACLs nicht berücksichtigt.
  • Es ist einee Datenzugriffsrichtlinie erforderlich, die für das Compute konfiguriert ist, das Lesezugriff auf 'abfss://container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/my_table' hat.

Hinweis

Dies ist ein Beispiel für unerwartetes Verhalten, das auftreten kann, und umfasst nicht alle potenziellen Fallstricke, die durch Sichten im Legacy-Hive-Metastore entstehen können. Databricks empfiehlt die Verwendung von Unity Catalog für alle Ansichtsdefinitionen.

Legacy-Hive-Tabellen und HiveQL-Unterstützung

Azure Databricks enthält Vorversionsunterstützung für Hive-Tabellen und HiveQL-Funktionen. Diese Funktionalität ist ein Relikt von früheren Versionen von Azure Databricks und dem Apache Hadoop-Ökosystem von Tools. Databricks empfiehlt nicht die Verwendung von Hive-Tabellen oder anderen Hive-Funktionen, da diese Funktionalität nicht optimiert ist und in einigen Computekonfigurationen keine Unterstützung bietet.

In den folgenden Artikeln werden ältere Hive-Funktionen beschrieben: