前言

在衡量数据完整性，有个指标就是要统计表的行数。在监控集群的资源使用情况，需要统计表的占用空间。

在观察集群是否有很多小文件，需要统计占用空间/文件个数，可以做一个大致判断。

下面提供了俩个版本，第一个版本构思简单粗暴，效率低。第二个版本，懂数据库人才会想到的，嘿嘿～



第一版本：

  1. 统计统计行数：

    方法：select count（1） from table，

    上述方法存在的问题：这个东西一定是要走mr的，如果表非常大的情况下，eg：在千亿级别的数据表（200T），600node*5%的资源，需要跑俩个小时。

    2. 统计占用空间：

    方法：hadoop fs -du hdfs://username/hive/warehouse/库名/${table_each}_${year_each} |awk ' { SUM += $1 } END { print SUM/(1024*1024*1024) }

    问题：需要desc formatted 表名，查找对应的存储地址，在用awk 进行累加，太繁琐了，不惧美观



第二个版本

分为俩个步骤，统计的信息一步到位：

    1. 先进行hive表统计信息的收集，这个一般花费，几十秒的时间

     方法：anaylze table ${table_each} partition(y='${year_each}',m='${month_each}',d) compute statistics

      PS：这边需要注意的地方是，每次收集的分区尽量少点，hive这个功能不稳定，一次性收集的分区较大有可能会失败。大表不建议采用下面的写法 anaylze table ${table_each} partition(y='${year_each}',m,d) compute statistics"。查看是否失败也可以借助下面的sql工具

    2.写sql统计工具。下面是通用工具，同学可以直接套用。

SELECT tbl_name,sum(case when param_key='numRows' then  param_value else 0 end) 'rownum',

       sum(case when param_key='numRows' then  1 else 0 end) 'part_num' ,

        sum(case when param_key='totalSize' then  param_value else 0 end)/1024/1024/1024 'totalSize',

        sum(case when param_key='numFiles' then  param_value else 0 end) 'numFiles'

FROM hive_meta.PARTITIONS pt

      inner join PARTITION_PARAMS ptp on pt.PART_ID=ptp.PART_ID

      inner join hive_meta.TBLS tbl on pt.TBL_ID= tbl.TBL_ID

where tbl_name in ('表名')  and owner='虚拟用户'

group by tbl_name

hive java 数据统计 hive统计表数量_awk



反思

在传统的RDMBS，对数据库的元信息，是做得相当完善。围绕这个元信息，可以构建一个监控系统，完整监控数据库级别，表级别，索引，表类型，表空间，段，区，块，段的设计或者参数配置的合理性。随着hive的发展这块也越来越完善了，而且也越来越多借鉴传统关系数据库的实现。故，温故知新，深入一个领域，可以打开一个宽阔的世界！