BigQuery Metastore 简介

BigQuery Metastore 是一种全托管式 Metastore，适用于 Google Cloud上的数据分析产品。它提供了一个可信来源，用于管理来自多个来源的元数据。您可以从 BigQuery 和各种开放数据处理引擎访问 Metastore，这使其成为数据分析师和工程师的实用工具。

例如，您可以将 BigQuery Metastore 用作目录，并将其与 Apache Spark 等开源查询引擎搭配使用。使用 Spark 创建的表可以使用 BigQuery 进行查询，而无需同步元数据。

优势

BigQuery Metastore 在数据管理和分析方面具有以下优势：

无服务器架构。BigQuery Metastore 提供无服务器架构，从而无需进行服务器或集群管理。这有助于减少运营开销、简化部署并允许根据需求自动扩缩。
引擎互操作性。BigQuery Metastore 可让您在 BigQuery 中直接访问表，从而无需进行额外配置即可查询存储在 BigQuery 中的开放格式表。例如，您可以在 Spark 中创建一个表，然后直接在 BigQuery 中查询该表。这有助于简化分析工作流，并减少对复杂数据移动或 ETL 流程的需求。
统一的用户体验。BigQuery Metastore 可在 BigQuery 和 BigQuery Studio 之间提供统一的工作流。这样，您就可以直接在 BigQuery 和 BigQuery Studio 中使用 Spark。例如：

首先，您可以使用 BigQuery Studio 笔记本在 Spark 中创建表。

接下来，您可以在 Google Cloud 控制台中查询同一个 Spark 表。

您可以将 BigQuery Metastore 与 Google Cloud 控制台、gcloud CLI 或 BigQuery REST API 搭配使用。

BigQuery Metastore 支持以下集成：

BigQuery Metastore 是 Google Cloud上推荐使用的 Metastore。

BigQuery Metastore 与 BigLake Metastore 之间的核心区别包括以下详细信息：

BigLake Metastore 是一项独立的 Metastore 服务，这与 BigQuery 不同，并且它仅支持 Iceberg 表。它具有不同的三部分资源模型。不会从 BigQuery 自动发现 BigLake 中的表。
BigQuery Metastore 基于 BigQuery 目录，并直接与 BigQuery 集成。BigQuery Metastore 中的表可通过多个开源引擎进行更改，并且可以通过 BigQuery 查询相同的表。使用 BigQuery 时，元数据只有一个可信来源。例如，BigQuery Metastore 支持与 Spark 直接集成。此集成可提供更顺畅的工作流，并有助于减少存储元数据和运行作业时的冗余。