hive迁移后修复分区慢,怎么办?

我有1个30TB的分区表,客户给的带宽只有600MB,按照150%的耗时来算,大概要迁移17小时。

使用hive自带的修复分区命令(一般修复分区比迁移时间长一点),可能要花24小时。于是打算用前面黄大佬的牛B方案。

msck repair table分区慢的原因:

与当前分区目录下的文件大小无关,只与分区目录【数量】有关,分区目录越多,二级(或子级)目录越多,分区就越慢


Hive增量迁移:创建表结构+数据迁移(distcp)+修复分区

1)创建表结构 读取cdh的建表语句,在tbds上创建表

2)数据迁移 同distcp

3)分区数据 msck repair table XX(alter table XX recover partitions) 修复太慢;改用查询元数据库,对比两边分区数据差异项,然后拼接成add partition语句,来执行。

例如之前修复一个1000个分区的表,需要8h(质疑?--我后面用了10T的表,测试了下200个一级分区也才3分钟修复)

hive:

一级分区:alter table XX add partition (etl_date=20240101);

alter table XX add partition (etl_date=20240101);

二级分区:alter table XX add partition (etl_yn=2024,etl_mn=01);

alter table XX add partition (etl_yn=2024,etl_mn=01);

改用add partition后,1000个分区的表,10min内

上面是他的方案,我实战测试下


实战测试

1、先查询指定库的分区有几个(源端查)

beeline -u 'xxxx'进入hive

show create table 表名

查看他的分区字段

这里我们能看到他就1个分区,而且字段是dt,接下来我们来查下dt有多少个

select distinct(dt) from xxx

查询这个表30T的表,大概花了110秒

我们能看到他是以日进行分区的。

并且有542行。我们先把这个复制出来,然后拼凑成sql。

alter table XX add partition (dt=20240101);

2、然后打开notepad++,用ctrl + f 正则处理一下

大概就处理成这样

测试:

在目标端,因为我们没有修复分区,所以这里迁移完数据和元数据后,他们是查不出来数据的。

beeline -u 'xxx'

select * from xxx limit 1;

没有数据

3、接下来我们将500多条语句丢进Hive执行一下(手动分区修复)。

然后我们在执行一下查询

select * from xxx limit 1;

有数据了,手动修复成功,比hive MSCK REPAIR TABLE table_name分区命令快n倍。

相关推荐
lhldsg5 小时前
智慧场馆解决方案软件开发实战:从需求分析到落地部署全流程
数据库·数据仓库·需求分析
迈巴赫车主9 小时前
Doris简介
大数据·数据仓库·doris
张工在路上1 天前
WPF 布局基础概述
大数据·hadoop·wpf
BYSJMG1 天前
计算机毕设选题|基于大数据与文本挖掘的自动驾驶事故成因分析及可视化研究|Hadoop+PySpark+Django+Vue
大数据·hadoop·信息可视化·django·自动驾驶·kmeans·课程设计
weixin_307779132 天前
Databricks里用PySpark统计指定表和字段中各字段的空值、空字符串或零值比例
运维·数据仓库·python·spark·云计算
邀星月为媒2 天前
从零打造一个属于自己的 AI Agent:Core Hive Agent 开源项目解析
人工智能·hive·开源
BI专家之路2 天前
安装linux/hadoop/jdk/hive
linux·hive·hadoop
2601_962073974 天前
大数据-258 离线数仓 - Griffin架构 配置安装 Livy 架构设计 解压配置 Hadoop Hive
大数据·hadoop·架构
fastjson_4 天前
Hive 基础函数
数据仓库·hive·hadoop
kuroomi4 天前
hadoop高可用架构
hadoop