趋近智
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一旦数据摄取管道将Parquet或Avro文件存入对象存储，将这些数据资产注册到元数据存储中就变得非常必要。若没有此注册，查询引擎会把数据湖看作一堆文件，而非结构化数据表。本节将为一个销售数据集手动配置数据目录条目，把逻辑表定义映射到物理对象存储路径。
此过程建立了必要的抽象层，让Trino、Spark SQL或Amazon Athena等SQL引擎能通过分区裁剪来优化查询。
在与数据目录交互前，有必要了解数据在文件系统上的物理组织方式。我们假设电商订单数据集存在于一个S3兼容的存储桶中。数据采用Hive风格的分区策略，即目录名称包含分区列及其值。
结构如下所示：
对象存储中分区数据集的层级结构，其中目录代表列值。
目录dt=2023-10-25明确告知系统，其中包含的所有文件都属于该特定日期。这种结构对于元数据存储的正确运行是必需的。
现在，您将使用数据定义语言（DDL）来创建此数据的逻辑表示。在数据湖环境中，我们几乎只使用EXTERNAL表。这种指定方式确保了即使您从数据目录中删除了表定义，存储中的底层Parquet文件也不会被触及。
DDL语句执行三种具体的映射：
在您的查询编辑器（Hive、Spark SQL或Athena）中执行以下SQL命令：
CREATE EXTERNAL TABLE silver_orders (
order_id STRING,
customer_id STRING,
amount DOUBLE,
status STRING
)
PARTITIONED BY (dt STRING)
STORED AS PARQUET
LOCATION 's3://bucket/silver/orders/';
请注意，dt是在PARTITIONED BY子句中定义的，而不是在主列列表中。这向元数据存储表明，dt是一个从目录结构派生的虚拟列，而非存储在Parquet文件中的物理列。
运行CREATE TABLE语句后，您可能会预期SELECT * FROM silver_orders会返回数据。然而，结果可能为空。
发生这种情况是因为元数据存储知道表的根目录（.../silver/orders/），但尚未将特定的子目录（如dt=2023-10-25等）编入目录。查询引擎默认不递归扫描整个存储桶，以避免性能损失。您必须明确指示元数据存储扫描目录结构并注册分区。
对于兼容Hive或Spark的引擎，请使用修复命令：
MSCK REPAIR TABLE silver_orders;
此命令会扫描表定义中配置的文件系统路径。它会识别遵循key=value模式的文件夹，并将它们添加到分区索引中。
在AWS等托管环境中，您通常会使用Glue爬网程序。爬网程序连接到数据存储，确定数据结构，并在数据目录中创建或更新元数据表。
当您为路径s3://bucket/silver/orders/配置爬网程序时：
一旦分区注册完毕，元数据存储就充当指针系统。当用户运行查询时，引擎会查询数据目录，将逻辑需求解析为物理路径。
下图展示了修复后逻辑表定义与物理分区之间的关系：
元数据存储维护一个分区索引，将逻辑分区值映射到物理存储前缀。
您可以通过直接查询分区列表来验证注册情况：
SHOW PARTITIONS silver_orders;
输出：
dt=2023-10-25
dt=2023-10-26
数据目录配置完成后，您就可以执行分析查询了。此设置的主要优势是分区裁剪。
考虑以下查询：
SELECT sum(amount)
FROM silver_orders
WHERE dt = '2023-10-25';
因为数据目录明确地将dt=2023-10-25映射到特定的S3前缀，查询引擎会跳过所有其他目录。如果您的数据集跨越5年，但您只查询其中一天，引擎将读取大约的数据量，从而大幅减少I/O和成本。
数据湖是动态的。如果您的上游摄取管道在新Parquet文件中添加了一个新列，例如shipping_cost，数据目录不会自动识别它。现有的表定义充当一个严格的筛选器；它会忽略不符合注册数据结构的数据。
要使新列可见，您必须更新数据目录定义：
ALTER TABLE silver_orders ADD COLUMNS (shipping_cost DOUBLE);
此操作仅限于元数据。它更新Hive元数据存储或Glue数据目录中的JSON定义。它不会重写任何物理文件。缺少此列的旧文件在查询该列时将只返回NULL，而新文件将返回相应的值。
通过掌握物理数据布局与逻辑数据目录定义的分离，您可以确保数据湖保持可伸缩性和高性能。在下一节中，我们将分析分布式引擎如何运用这些定义来执行向量 (vector)化查询。
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