数据仓库的元数据系统需要实时获取最新的Hive表结构，比如用户新建了一张表或新加一个字段，希望能马上在元数据系统里查询到。
实时获取数据，无非是Push或Pull两种模式。考虑几种可能的方案
- Push
- 审计消息：前提是审计日志可以记录所有的Hive，并实时分析出里面的DDL语句，把相应的变更记录到元数据里
- metastore binlog：这个方案实现有点复杂了，binlog的实时消费有较高开发成本
- Pull
- Hive jdbc全量同步：单表同步的执行时间不会快于100ms，全库同步时间比对超过10分钟，不能接受
- 扫描Metastore扫最近DDL表：每次只同步这些表，是一种近实时方案
最终，我们选择了扫描Metastore扫最近DDL表的方案，每半分钟同步一次，可以满足用户查询的实时性要求。为了防止单次同步出错，又在每天凌晨做一次全量同步，这类似于实时计算的Lamda架构。
