版本：2.5

Hive catalog

Hive Catalog 是一种 External Catalog。通过 Hive Catalog，您不需要执行数据导入就可以直接查询 Apache Hive™ 里的数据。

此外，您还可以基于 Hive Catalog ，结合 INSERT INTO 能力来实现数据转换和导入。StarRocks 从 2.3 版本开始支持 Hive Catalog。

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：

对象存储或分布式文件系统，如 AWS S3 或 HDFS
元数据服务，如 Hive Metastore（以下简称 HMS）或 AWS Glue

使用说明

StarRocks 查询 Hive 数据时，支持 Parquet、ORC 和 Textfile 三种文件格式，其中：
- Parquet 文件支持 SNAPPY、LZ4、ZSTD、GZIP 和 NO_COMPRESSION 压缩格式。
- ORC 文件支持 ZLIB、SNAPPY、LZO、LZ4、ZSTD 和 NO_COMPRESSION 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。
Hive Catalog 仅支持查询 Hive 数据，不支持针对 Hive 的写/删操作。

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 使配置生效。如果不设置该用户名，则默认使用 FE 和 BE 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 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 路径下。

注意

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 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>"

说明

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，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。

只有当 Hive 集群使用 AWS S3 作为文件存储时，才需要配置 StorageCredentialParams。

如果 Hive 集群使用 AWS S3 以外的其他文件存储，则可以忽略 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。

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" = "{true | false}",
"aws.s3.enable_path_style_access" = "{true | false}",
"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_ssl	Yes	是否开启 SSL 连接。取值范围：`true` 和 `false`。默认值：`true`。
aws.s3.enable_path_style_access	Yes	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.endpoint	Yes	用于访问兼容 S3 协议的对象存储的 Endpoint。
aws.s3.access_key	Yes	IAM User 的 Access Key。
aws.s3.secret_key	Yes	IAM User 的 Secret Key。

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：`false`。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>"
);

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

使用如下语法查看指定 Catalog 所属的 Hive 集群中的数据库：
```
SHOW DATABASES FROM <catalog_name>
```
使用如下语法连接到目标 Hive 数据库：
```
USE <catalog_name>.<database_name>
```

使用如下语法查询 Hive 表的数据：

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

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>

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。

说明

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。

自动增量更新

与自动异步更新策略不同，在自动增量更新策略下，FE 可以定时从 HMS 读取各种事件，进而感知 Hive 表元数据的变更情况，如增减列、增减分区和更新分区数据等，无需手动更新 Hive 表的元数据。此功能会对 HMS 产生较大压力，请慎重使用。推荐使用周期性刷新元数据缓存来感知数据变更。

开启自动增量更新策略的步骤如下：

步骤 1：在 HMS 上配置事件侦听器

HMS 2.x 和 3.x 版本均支持配置事件侦听器。这里以配套 HMS 3.1.2 版本的事件侦听器配置为例。将以下配置项添加到 $HiveMetastore/conf/hive-site.xml 文件中，然后重启 HMS：

<property>
    <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
    <value>false</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.notifications.add.thrift.objects</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.alter.notifications.basic</name>
    <value>false</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.dml.events</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.transactional.event.listeners</name>
    <value>org.apache.hive.hcatalog.listener.DbNotificationListener</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.event.db.listener.timetolive</name>
    <value>172800s</value>
</property>
<property>
    <name>hive.metastore.server.max.message.size</name>
    <value>858993459</value>
</property>

配置完成后，可以在 FE 日志文件中搜索 event id，然后通过查看事件 ID 来检查事件监听器是否配置成功。如果配置失败，则所有 event id 均为 0。

步骤 2：在 StarRocks 上开启自动增量更新策略

您可以给 StarRocks 集群中某一个 Hive Catalog 开启自动增量更新策略，也可以给 StarRocks 集群中所有 Hive Catalog 开启自动增量更新策略。

如果要给单个 Hive Catalog 开启自动增量更新策略，则需要在创建该 Hive Catalog 时把 PROPERTIES 中的 enable_hms_events_incremental_sync 参数设置为 true，如下所示：

CREATE EXTERNAL CATALOG <catalog_name>
[COMMENT <comment>]
PROPERTIES
(
    "type" = "hive",
    "hive.metastore.uris" = "thrift://xx.xx.xx.xx:9083",
     ....
    "enable_hms_events_incremental_sync" = "true"
);

如果要给所有 Hive Catalog 开启自动增量更新策略，则需要把 enable_hms_events_incremental_sync 参数添加到每个 FE 的 $FE_HOME/conf/fe.conf 文件中，并设置为 true，然后重启 FE，使参数配置生效。

您还可以根据业务需求在每个 FE 的 $FE_HOME/conf/fe.conf 文件中对以下参数进行调优，然后重启 FE，使参数配置生效。

Parameter	Description
hms_events_polling_interval_ms	StarRocks 从 HMS 中读取事件的时间间隔。默认值：`5000`。单位：毫秒。
hms_events_batch_size_per_rpc	StarRocks 每次读取事件的最大数量。默认值：`500`。
enable_hms_parallel_process_evens	指定 StarRocks 在读取事件时是否并行处理读取的事件。取值范围：`true` 和 `false`。默认值：`true`。取值为 `true` 则开启并行机制，取值为 `false` 则关闭并行机制。
hms_process_events_parallel_num	StarRocks 每次处理事件的最大并发数。默认值：`4`。

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_metadata	v3.0 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_millis	600000（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_secs	86400（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。

Hive catalog

使用说明​

准备工作​

AWS IAM​

HDFS​

Kerberos 认证​

创建 Hive Catalog​

语法​

参数说明​

catalog_name​

comment​

type​

GeneralParams​

MetastoreParams​

Hive metastore​

AWS Glue​

StorageCredentialParams​

AWS S3​

兼容 S3 协议的对象存储​

MetadataUpdateParams​

示例​

HDFS​

AWS S3​

如果基于 Instance Profile 进行鉴权和认证​

如果基于 Assumed Role 进行鉴权和认证​

如果基于 IAM User 进行鉴权和认证​

兼容 S3 协议的对象存储​

查看 Hive 表结构​

查询 Hive 表数据​

导入 Hive 数据​

手动或自动更新元数据缓存​

手动更新​

自动增量更新​

步骤 1：在 HMS 上配置事件侦听器​

步骤 2：在 StarRocks 上开启自动增量更新策略​

周期性刷新元数据缓存​

附录：理解元数据自动异步更新策略​

文档是否有帮助？

使用说明

准备工作

AWS IAM

HDFS

Kerberos 认证

创建 Hive Catalog

语法

参数说明

catalog_name

comment

type

GeneralParams

MetastoreParams

Hive metastore

AWS Glue

StorageCredentialParams

AWS S3

兼容 S3 协议的对象存储

MetadataUpdateParams

示例

HDFS

AWS S3

如果基于 Instance Profile 进行鉴权和认证

如果基于 Assumed Role 进行鉴权和认证

如果基于 IAM User 进行鉴权和认证

兼容 S3 协议的对象存储

查看 Hive 表结构

查询 Hive 表数据

导入 Hive 数据

手动或自动更新元数据缓存

手动更新

自动增量更新

步骤 1：在 HMS 上配置事件侦听器

步骤 2：在 StarRocks 上开启自动增量更新策略

周期性刷新元数据缓存

附录：理解元数据自动异步更新策略