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。
