Hive Metastore (HMS) 和 AWS Glue 在 Unity Catalog 中的公共预览现已推出，用户可以无缝访问和管理存储在这两者中的数据，促进数据的集中治理和发现。Unity Catalog 提供细粒度访问控制、数据血缘和审计功能，支持企业在不迁移数据的情况下利用其先进特性。
本文介绍了基于Spark、Iceberg和Hive Metastore的数据处理软件栈的部署流程，包括架构、概念介绍和部署步骤。涵盖了Hive Metastore、Spark Operator、Standalone模式、spark-submit、yaml方式运行Spark作业和通过Argo Webhook提供API。
本文介绍了GaussDB(DWS)与HiveMetaStore的对接配置和指导，通过创建external schema实现直接查询和插入Hive/Spark表，无需担心表定义变化。对接流程包括创建Server、external schema和SQL查询。准备环境后，在Hive端创建表并导入数据，然后创建外部服务器和external schema，最后执行数据导入和查询操作。
Databricks Unity Catalog推出了Hive Metastore（HMS）接口，允许任何与Apache Hive兼容的软件连接到Unity Catalog。该功能使组织能够将数据管理、发现和治理集中在Unity Catalog中，并从各种计算平台连接到它。HMS接口确保跨平台的一致数据治理，简化治理，并消除了管理多个目录的需要。该集成还为迁移在不同计算平台上运行的遗留工作负载提供了简单的路径。通过将Unity Catalog与不同的计算平台连接，组织可以解锁增强的数据可访问性、改进的治理、可扩展性、成本优化、互操作性和未来性。
本文介绍了从非Databricks平台读写Delta Lake的多种选项，包括直接访问云存储、外部Hive Metastore、Delta Sharing和JDBC/ODBC连接器。每个选项都有不同的参数和适用场景。本文提供了选项和用例矩阵，以帮助用户选择最适合自己的选项。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
