在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类

在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：

  1. 技术元数据，如表的存储结构结构、文件的路径
  2. 业务元数据，如血缘关系、业务的归属
  3. 过程元数据，如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间

而基于这3类元数据”搭建”起来的元数据系统，通常又会实现如下核心功能：

1. 血缘关系

如表级别/字段级别的血缘关系，这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里。

2. 大数据集群计算资源管理

针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/Mapreduce，可以到Yarn（也可能是其他资源管理器）上采集相关任务的使用情况。如CPU、内存、磁盘IO使用情况。 然后可以把这些资源使用情况绘制成图。通过可视化界面可以直观发现某些任务中的异常情况，以及发现某些严重消耗资源的表或业务，及时通知相关负责人有针对性的分析处理和优化。

3. 数据如何同步以及权限管理等

4. Hive库表元数据信息统计

这里对Hive库表统计信息主要是指：行数、文件数、所占HDFS存储大小、最后一次操作时间等。

通过持续不断的采集这些指标，形成可视化曲线图，数据仓库相关人员都可以从这个图中发现数据规律或数据质量问题。对于利用数仓进行业务开发的人员，可以通过这些曲线图来分析业务量变化趋势。在此基础之上，还可以做数据质量校验、数值分布探查等功能。

本文主要介绍如何利用Spark进行对Hive库、分区表/非分区表相关指标的统计。

而在我们实际生产中，我们不仅可以通过如下的方式及时更新和获取Hive元数据库中相关表记录的指标信息，我们也可以参考下述相关SQL在Hive/Spark底层的执行过程，实现我们自己的一整套业务逻辑。

注意：Spark默认不统计文件数

语法支持

1）分区表

Spark对Hive分区表元数据统计，跟Hive原生对分区表的统计支持略有不同。

Spark既支持具体到分区的元数据信息统计，也支持整个表级别的元数据信息统计（但不会对具体分区做处理）

-- 统计tab_partition数据所占HDFS空间总大小和总行数。
-- Hive目前不支持直接这样解析分区表
-- 注意：执行该SQL不会处理表中具体分区统计信息
analyze table tab_partition COMPUTE STATISTICS;

-- 同Hive
analyze table tab_partition partition(partCol) COMPUTE STATISTICS;

-- 同Hive
analyze table tab_partition partition(partCol=\'20200722000000\') COMPUTE STATISTICS;

2）非分区表

analyze table tab_no_partition COMPUTE STATISTICS;

下面看具体示例：

1）通过Spark创建Hive表

以分区表testdb.test_analyze_spark为例，表刚创建时Hive元数据库中表TABLE_PARAMS的信息：

+------+------------------------------------+--------------------+
|TBL_ID|                           PARAM_KEY|         PARAM_VALUE|
+------+------------------------------------+--------------------+
|  3018|                            EXTERNAL|                TRUE|
|  3018|            spark.sql.create.version|               2.4.3|
|  3018|spark.sql.sources.schema.numPartCols|                   1|
|  3018|   spark.sql.sources.schema.numParts|                   1|
|  3018|     spark.sql.sources.schema.part.0|{"type":"struct",...|
|  3018|  spark.sql.sources.schema.partCol.0|                  dt|
|  3018|               transient_lastDdlTime|          1595409374|
+------+------------------------------------+--------------------+

2）对表testdb.test_analyze进行数据的保存和元数据信息统计

insert overwrite table testdb.test_analyze partition(partCol=20200721000000) select id,name from testdb.test_partition1 where partCol=20190626000000;

执行上述SQL后，Hive内部会启动一个任务进行Hive表操作的分区元数据信息统计，但是没有numRows。如下：

+------+------------------+------+-------+----------------------+-------+--------------------+-----------+
|  NAME|          TBL_NAME|TBL_ID|PART_ID|             PART_NAME|PART_ID|           PARAM_KEY|PARAM_VALUE|
+------+------------------+------+-------+----------------------+-------+--------------------+-----------+
|testdb|test_analyze_spark|  3018|  52977|partCol=20200721000000|  52977|            numFiles|          1|
|testdb|test_analyze_spark|  3018|  52977|partCol=20200721000000|  52977|           totalSize|        389|
|testdb|test_analyze_spark|  3018|  52977|partCol=20200721000000|  52977|transient_lastDdl...| 1595409909|
+------+------------------+------+-------+----------------------+-------+--------------------+-----------+

3）连接Hive元数据库，查询testdb.test_analyze_spark的元数据统计信息

connect jdbc where
url="jdbc:mysql://localhost:3306/hive?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8"
 and driver="com.mysql.jdbc.Driver"
 and user="root"
 and password="root"
 as db_1;

-- load jdbc.`db_1.TABLE_PARAMS` as TABLE_PARAMS ;
load jdbc.`db_1.TBLS` as tbls;
load jdbc.`db_1.DBS` as dbs;
load jdbc.`db_1.PARTITIONS` as partitions;
load jdbc.`db_1.PARTITION_PARAMS` as partition_params;

select d.NAME,t.TBL_NAME,t.TBL_ID,p.PART_ID,p.PART_NAME,a.*   
from tbls t   
left join dbs d  
on t.DB_ID = d.DB_ID  
left join partitions p  
on t.TBL_ID = p.TBL_ID   
left join partition_params a  
on p.PART_ID=a.PART_ID
where t.TBL_NAME=\'test_analyze_spark\' and d.NAME=\'testdb\' ;

4）结果

-- Spark在执行analyze table mlsql_test.test_analyze_spark partition(dt=\'20200721000000\') COMPUTE STATISTICS; 时，会对分区行数进行统计：
+------+------------------+------+-------+----------------------+-------+-------------------------------+-----------+
|  NAME|          TBL_NAME|TBL_ID|PART_ID|             PART_NAME|PART_ID|                      PARAM_KEY|PARAM_VALUE|
+------+------------------+------+-------+----------------------+-------+-------------------------------+-----------+
|testdb|test_analyze_spark|  3018|  52977|partCol=20200721000000|  52977|                       numFiles|          1|
|testdb|test_analyze_spark|  3018|  52977|partCol=20200721000000|  52977|   spark.sql.statistics.numRows|          1|
|testdb|test_analyze_spark|  3018|  52977|partCol=20200721000000|  52977| spark.sql.statistics.totalSize|        389|
|testdb|test_analyze_spark|  3018|  52977|partCol=20200721000000|  52977|                      totalSize|        389|
|testdb|test_analyze_spark|  3018|  52977|partCol=20200721000000|  52977|          transient_lastDdlTime| 1595410238|
+------+------------------+------+-------+----------------------+-------+-------------------------------+-----------+

5）通过Spark对整个Hive分区表元数据信息的统计

-- 1. 执行：analyze table testdb.test_analyze_spark COMPUTE STATISTICS;
-- 2. Hive元数据库中表TABLE_PARAMS的包含的testdb.test_analyze_spark信息：

connect jdbc where
 url="jdbc:mysql://localhost:3306/hive?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8"
 and driver="com.mysql.jdbc.Driver"
 and user="root"
 and password="root"
 as db_1;

-- 获取mlsql_test的DB_ID（49）
load jdbc.`db_1.DBS` as dbs;
select DB_ID from dbs where NAME=\'testdb\' as db;

-- 获取test_analyze_spark的TBL_ID（3018）
load jdbc.`db_1.TBLS` as tbls;
select TBL_ID from tbls where DB_ID=49 and TBL_NAME=\'test_analyze_spark\' as t2;

-- 获取testdb.test_analyze_spark表级别统计信息
load jdbc.`db_1.TABLE_PARAMS` as TABLE_PARAMS ;
select * from TABLE_PARAMS where TBL_ID=3018 ;

-- 结果
+------+------------------------------------+--------------------+
|TBL_ID|                           PARAM_KEY|         PARAM_VALUE|
+------+------------------------------------+--------------------+
|  3018|                            EXTERNAL|                TRUE|
|  3018|            spark.sql.create.version|               2.4.3|
|  3018|spark.sql.sources.schema.numPartCols|                   1|
|  3018|   spark.sql.sources.schema.numParts|                   1|
|  3018|     spark.sql.sources.schema.part.0|{"type":"struct",...|
|  3018|  spark.sql.sourc
es.schema.partCol.0|                  partCol|
|  3018|        spark.sql.statistics.numRows|                   1|
|  3018|      spark.sql.statistics.totalSize|                 389|
|  3018|               transient_lastDdlTime|          1595410958|
+------+------------------------------------+--------------------+

Hive和Spark对Hive库表元数据信息统计的主要区别

  1. 对Hive表元数据信息统计的SQL语法支持不同如Spark支持对Hive分区表进行表级别的统计，但Hive需要指定到具体分区
  2. 对Hive表元数据信息统计在Hive元数据库中的体现不同如同样是行数，Hive用numRows，而Spark用spark.sql.statistics.numRows
  3. Spark默认不统计文件数，但Hive统计

Hive和Spark对Hive库表元数据信息统计的区别包括但不限于以上3种区别。具体的看之前公众号：大数据学习与分享相关文章的介绍

 

推荐文章：

Hive实现自增序列及元数据问题​mp.weixin.qq.com

经典的SparkSQL/Hive-SQL/MySQL面试-练习题

数据湖VS数据仓库之争？阿里提出湖仓一体架构

 

如何有效恢复误删的HDFS文件​mp.weixin.qq.com

 

Hadoop支持的压缩格式对比和应用场景以及Hadoop native库

SparkSQL与Hive metastore Parquet转换

 

Spark和Spring整合处理离线数据​mp.weixin.qq.com

版权声明：本文为bigdatalearnshare原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://www.cnblogs.com/bigdatalearnshare/p/14620996.html