版本：Latest-3.2

Unified catalog

Unified Catalog 是一种 External Catalog，自 3.2 版本起支持。通过 Unified Catalog，您可以把 Apache Hive™、Apache Iceberg、Apache Hudi 和 Delta Lake 数据源作为一个融合的数据源，不需要执行导入就可以直接操作其中的表数据，包括：

无需手动建表，通过 Unified Catalog 直接查询 Hive、Iceberg、Hudi 和 Delta Lake 数据源里的数据。
通过 INSERT INTO 或异步物化视图（2.5 版本及以上）将 Hive、Iceberg、Hudi 和 Delta Lake 数据源里的数据进行加工建模，并导入至 StarRocks。
在 StarRocks 侧创建或删除 Hive、Iceberg 库表。

为保证正常访问融合数据源内的数据，StarRocks 集群必须能够访问融合数据源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。

说明

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。

使用限制

一个 Unified Catalog 当前只支持对接一个存储系统和一个元数据服务。因此，您需要确保您通过 Unified Catalog 访问的所有数据源使用同一个存储系统和同一个元数据服务。

使用说明

有关 Unified Catalog 支持的文件格式和数据类型，请参见 Hive catalog、Iceberg catalog、Hudi catalog 和 Delta Lake catalog 文档中“使用说明”部分。
部分操作只能用于特定的表格式。例如，CREATE TABLE 和 DROP TABLE 当前只支持 Hive 和 Iceberg 表，REFRESH EXTERNAL TABLE 只支持 Hive 和 Hudi 表。

当您通过 CREATE TABLE 在 Unified Catalog 中创建表时，必须通过 ENGINE 参数来指定表格式（Hive 或 Iceberg）。

准备工作

在创建 Unified Catalog 之前，请确保 StarRocks 集群能够正常访问您所使用的文件存储及元数据服务。

AWS IAM

如果您使用 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。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 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。

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（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 Unified Catalog

语法

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

参数说明

catalog_name

Unified 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

Unified Catalog 的描述。此参数为可选。

type

数据源的类型。设置为 unified 。

MetastoreParams

StarRocks 访问元数据服务的相关参数配置。

Hive metastore

如果选择 HMS 作为元数据服务，请按如下配置 MetastoreParams：

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

说明

在查询数据之前，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
unified.metastore.type	是	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

"unified.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

"unified.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

"unified.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
unified.metastore.type	是	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、阿里云 OSS、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

如果选择兼容 S3 协议的对象存储（如 MinIO）作为文件存储，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_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。

Microsoft Azure Storage

Azure Blob Storage

如果选择 Blob Storage 作为文件存储，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。

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。

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。

Parameter	Required	Description
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

如果选择 Google GCS 作为文件存储，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_account false true 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_account	false	true	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。此组参数为可选。StarRocks 根据该策略更新缓存的 Hive、Hudi 和 Delta Lake 元数据。有关 Hive、Hudi、和 Delta Lake 元数据缓存更新的详细介绍，参见 Hive catalog、Hudi catalog 和 Delta Lake catalog。

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、Hudi、或 Delta Lake 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、Hudi、或 Delta Lake 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、Hudi、或 Delta Lake 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、Hudi、或 Delta Lake 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、Hudi、或 Delta Lake 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、Hudi、或 Delta Lake 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、Hudi、或 Delta Lake 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。

示例

以下示例创建了一个名为 unified_catalog_hms 或 unified_catalog_glue 的 Unified Catalog，用于查询融合数据源里的数据。

HDFS

使用 HDFS 作为存储时，可以按如下创建 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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

如果使用 HMS 作为元数据服务，可以按如下创建 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 使用 AWS Glue 作为元数据服务，可以按如下创建 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_glue
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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

如果使用 HMS 作为元数据服务，可以按如下创建 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 使用 AWS Glue 作为元数据服务，可以按如下创建 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_glue
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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

如果使用 HMS 作为元数据服务，可以按如下创建 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 使用 AWS Glue 作为元数据服务，可以按如下创建 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_glue
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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>"
);

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

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified Catalog：

CREATE EXTERNAL CATALOG unified_catalog_hms
PROPERTIES
(
    "type" = "unified",
    "unified.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 Unified 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 Unified Catalog unified_catalog_glue 的创建语句：

SHOW CREATE CATALOG unified_catalog_glue;

切换 Unified Catalog 和数据库

您可以通过如下方法切换至目标 Unified Catalog 和数据库：

先通过 SET CATALOG 指定当前会话生效的 Unified 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 Unified Catalog 下的指定数据库：
```
USE <catalog_name>.<db_name>
```

删除 Unified Catalog

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

例如，通过如下命令删除 Unified Catalog unified_catalog_glue：

DROP CATALOG unified_catalog_glue;

查看 Unified Catalog 内的表结构

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 Unified Catalog 内的表数据

您可以通过如下操作查询 Unified Catalog 内的数据：

通过 SHOW DATABASES 查看指定 Unified Catalog 所属的数据源中的数据库：
```
SHOW DATABASES FROM <catalog_name>
```
切换至目标 Unified Catalog 和数据库。
通过 SELECT 查询目标数据库中的目标表：
```
SELECT count(*) FROM <table_name> LIMIT 10
```

从 Hive、Iceberg、Hudi 或 Delta Lake 导入数据

您可以通过 INSERT INTO 将 Hive、Iceberg、Hudi 或 Delta Lake 表中的数据导入 StarRocks 中 Unified Catalog 下的表。

例如，通过如下命令将 Hive 表 hive_table 的数据导入到 StarRocks 中 Unified Catalog unified_catalog 下数据库test_database 里的表 test_table：

INSERT INTO unified_catalog.test_database.test_table SELECT * FROM hive_table

在 Unified Catalog 内创建数据库

同 StarRocks 内部数据目录 (Internal Catalog) 一致，如果您拥有 Unified Catalog 的 CREATE DATABASE 权限，那么您可以使用 CREATE DATABASE 在该 Unified Catalog 内创建数据库。

说明

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。

注意当前仅支持创建 Hive 数据库和 Iceberg 数据库。

切换至目标 Unified Catalog，然后通过如下语句创建数据库：

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
HDFS	`hdfs`
Google GCS	`gs`
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 Gen1	`adl`
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 OSS	`oss`
腾讯云 COS	`cosn`
华为云 OBS	`obs`
AWS S3 及其他兼容 S3 的存储（如 MinIO）	`s3`

从 Unified Catalog 内删除数据库

同 StarRocks 内部数据库一致，如果您拥有 Unified Catalog 内数据库的 DROP 权限，那么您可以使用 DROP DATABASE 来删除该数据库。仅支持删除空数据库。

说明

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。

注意当前仅支持删除 Hive 数据库和 Iceberg 数据库。

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 Unified Catalog，然后通过如下语句删除数据库：

DROP DATABASE <database_name>

在 Unified Catalog 内创建表

同 StarRocks 内部数据库一致，如果您拥有 Unified Catalog 内数据库的 CREATE TABLE 权限，那么您可以使用 CREATE TABLE 或 CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) 在该数据库下创建表。

说明

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。

注意当前仅支持创建 Hive 表和 Iceberg 表。

切换至目标 Unified Catalog 和数据库，然后通过 CREATE TABLE 创建 Hive 表或 Iceberg 表：

CREATE TABLE <table_name>
(column_definition1[, column_definition2, ...]
ENGINE = {|hive|iceberg}
[partition_desc]

有关创建 Hive 表和 Iceberg 表的详细信息，请参见创建 Hive 表和创建 Iceberg 表。

例如，通过如下语句，创建一张 Hive 表 hive_table：

CREATE TABLE hive_table
(
    action varchar(65533),
    id int,
    dt date
)
ENGINE = hive
PARTITION BY (id,dt);

向 Unified Catalog 内的表中插入数据

同 StarRocks 内表一致，如果您拥有 Unified Catalog 内表的 INSERT 权限，那么您可以使用 INSERT 将 StarRocks 表数据写入到该表（当前仅支持写入到 Parquet 格式的 Unified Catalog 表）。

说明

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。

注意当前仅支持向 Hive 表和 Iceberg 表中插入数据。

切换至目标 Unified Catalog 和数据库，然后通过 INSERT INTO 向 Hive 表或 Iceberg 表中插入数据：

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 }

有关向 Hive 表和 Iceberg 表中插入数据的详细信息，请参见向 Hive 表中插入数据和向 Iceberg 表中插入数据。

例如，通过如下语句，向 Hive 表 hive_table 中写入如下数据：

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

从 Unified Catalog 内删除表

同 StarRocks 内表一致，如果您拥有 Unified Catalog 内表的 DROP 权限，那么您可以使用 DROP TABLE 来删除该表。

说明

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。

注意当前仅支持删除 Hive 表和 Iceberg 表。

切换至目标 Unified Catalog 和数据库，然后通过 DROP TABLE 删除 Hive 表或 Iceberg 表。

DROP TABLE <table_name>

有关删除 Hive 表和 Iceberg 表的详细信息，请参见删除 Hive 表和删除 Iceberg 表。

例如，通过如下语句，删除 Hive 表 hive_table：

DROP TABLE hive_table FORCE

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。

Unified catalog

使用限制​

使用说明​

准备工作​

AWS IAM​

HDFS​

Kerberos 认证​

创建 Unified Catalog​

语法​

参数说明​

catalog_name​

comment​

type​

MetastoreParams​

Hive metastore​

AWS Glue​

StorageCredentialParams​

AWS S3​

阿里云 OSS​

兼容 S3 协议的对象存储​

Microsoft Azure Storage​

Azure Blob Storage​

Azure Data Lake Storage Gen2​

Azure Data Lake Storage Gen1​

Google GCS​

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​

Microsoft Azure Storage​

Azure Blob Storage​

Azure Data Lake Storage Gen1​

Azure Data Lake Storage Gen2​

Google GCS​

查看 Unified Catalog​

切换 Unified Catalog 和数据库​

删除 Unified Catalog​

查看 Unified Catalog 内的表结构​

查询 Unified Catalog 内的表数据​

从 Hive、Iceberg、Hudi 或 Delta Lake 导入数据​

在 Unified Catalog 内创建数据库​

从 Unified Catalog 内删除数据库​

在 Unified Catalog 内创建表​

向 Unified Catalog 内的表中插入数据​

从 Unified Catalog 内删除表​

文档是否有帮助？

使用限制

使用说明

准备工作

AWS IAM

HDFS

Kerberos 认证

创建 Unified Catalog

语法

参数说明

catalog_name

comment

type

MetastoreParams

Hive metastore

AWS Glue

StorageCredentialParams

AWS S3

阿里云 OSS

兼容 S3 协议的对象存储

Microsoft Azure Storage

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Storage Gen2

Azure Data Lake Storage Gen1

Google GCS

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

Microsoft Azure Storage

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Storage Gen1

Azure Data Lake Storage Gen2

Google GCS

查看 Unified Catalog

切换 Unified Catalog 和数据库

删除 Unified Catalog

查看 Unified Catalog 内的表结构

查询 Unified Catalog 内的表数据

从 Hive、Iceberg、Hudi 或 Delta Lake 导入数据

在 Unified Catalog 内创建数据库

从 Unified Catalog 内删除数据库

在 Unified Catalog 内创建表

向 Unified Catalog 内的表中插入数据

从 Unified Catalog 内删除表