类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中. 表和分区的统计信息主要包括:行数.文件数.原始数据大小.所占存储大小.最后一次操作时间等: 新表的统计信息 对于一个新创建的表,默认情况下,如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据,那么Hive会自动将该表或分区的统计信息更新到元数据. 有一个参数来控制是否自动统计,hive.stats.autogather,默认为true. 举例来说: 先创

今天想在服务器上还原一个DB,发现磁盘空间不够,查看发现,其中一个DB竟然有56G了.因此想收缩一下这个DB,发现大小没多大变化.然后在网上找了找SQL脚本,看能不能查看下哪个表的数据量那么大. 网上找到的脚本: ),ROWS ),reserved ) ,Data ) ,index_size ) ,Unused ) ) GO INSERT #Temp EXEC SP_MSFOREACHTABLE 'EXEC sp_spaceused "?"' SELECT * FROM #Temp O

快速查看SQL Server 中各表的数据量以及占用空间大小. CREATE TABLE #T (NAME nvarchar(100),ROWS char(20),reserved varchar(18) ,Data varchar(18) ,index_size varchar(18) ,Unused varchar(18) ) GO INSERT #T EXEC SP_MSFOREACHTABLE 'EXEC sp_spaceused "?"' SELECT * FROM #T O

查看分区数据量,查看全库数据量 USE information_schema; SELECT PARTITION_NAME,TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS WHERE TABLE_NAME = 'sale_data'; SELECT table_name,table_rows FROM TABLES  WHERE TABLE_SCHEMA = 'db_name'  ORDER BY table_rows DESC ; http://my

sql server的数据库个数.表个数及表的数据量统计   --由于今天要监控数据,急需统计实例中1有多少库2库里有多少表3每个表有多少数据 --将写好的代码贴出来,用到如下的: --sysobjects:在数据库每个对象(约束.默认值.日志.规则.存储过程)占一行.  --sysindexes:数据库中的每个索引和表在表中各占一行.  --syscolumns:每个表和视图中的每列在表中占一行,存储过程中每个参数在表中占一行.  select * from sysobjects  selec

在使用桦仔的分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间)的脚本时,遇到下面一些错误 这个是因为这些表的Schema是Maint,而不是默认的dbo,造成下面这段SQL在执行EXEC sp_spaceused @tablename时出现 Msg 15009, Level 16, State 1, Procedure sp_spaceused, Line 75 The object 'xxxx' does not exist in database 'YourSQ

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo VARCHAR(500) , rowsinfo BIGINT , reserved VARCHAR(20) , datainfo VARCHAR(20) , index_size VARCHAR(20) , unused VARCHAR(20) ) DE

Hive 表分区 Hive表的分区就是一个目录,分区字段不和表的字段重复 创建分区表: create table tb_partition(id string, name string) PARTITIONED BY (month string) row format delimited fields terminated by '\t'; 加载数据到hive分区表中 方法一:通过load方式加载 load data local inpath '/home/hadoop/files/namein

描写叙述: Hive表pms.cross_sale_path建立以日期作为分区,将hdfs文件夹/user/pms/workspace/ouyangyewei/testUsertrack/job1Output/crossSale上的数据,写入该表的$yesterday分区上 表结构: hive -e " set mapred.job.queue.name=pms; drop table if exists pms.cross_sale_path; create external table pm

http://www.cnblogs.com/qinche/archive/2012/08/09/app.html 由于今天要监控数据,急需统计实例中1有多少库2库里有多少表3每个表有多少数据 --将写好的代码贴出来,用到如下的: --sysobjects:在数据库每个对象(约束.默认值.日志.规则.存储过程)占一行. --sysindexes:数据库中的每个索引和表在表中各占一行. --syscolumns:每个表和视图中的每列在表中占一行,存储过程中每个参数在表中占一行. select * 

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/QQ578473688/article/details/54561397 思路1:采用备份表 备份表中存储不活跃的数据eg:只有查询操作的数据(数据的部分属性字段不再更改)且查询次数也较少: 备份表可以是一张或者多张备份表,若采用多张备份表,则定期创建备份表(备份表的命名要规范,可以考虑使用原表名称+时间戳命名) 采用多张备份表:定期创建一个备份表(备份一定期间范围内的数据,多张备份表采用联合查询)

hive从低版本升级到高版本或者做hadoop的集群数据迁移时,需要重新创建表和表分区,由于使用的是动态分区,所以需要重新刷新分区表字段,否则无法查看数据. 在hive中执行中以下命令即可自动更新元数据中的表分区: MSCK REPAIR TABLE 表名;  后记: 今天同事在测试从其他集群移过来的数据时,发现使用count统计记录数时显示为0. 由于没有分区字段,即是用了msck也不行,后来解决的方法是: 使用load命令再重新加载一次,load的源路径和目标路径可以相同.

必须在表定义时创建partition a.单分区建表语句:create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt string);单分区表,按天分区,在表结构中存在id,content,dt三列. 以dt为文件夹区分 b. 双分区建表语句:create table day_hour_table (id int, content string) partitioned by (dt string, hour string

Hive表的分区就是一个目录,分区字段不和表的字段重复 创建分区表: create table tb_partition(id string, name string) PARTITIONED BY (month string) row format delimited fields terminated by '\t'; 加载数据到hive分区表中 方法一:通过load方式加载 '); 方法二:insert select 方式 ') select id, name from name; hiv

package iie.hadoop.hcatalog.spark; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatInputFormat; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatOutputFormat; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.

本文转载自:http://hi.baidu.com/ajyajyajy/item/4e2a7f4dc83393d2c1a592c1 use DBNAMEgoselect * from sysobjects where xtype='U'; --这是查询所有表的信息select count(*) from sysobjects where xtype='U' --这是查询表的数量 ‍select a.name, b.rows from sysobjects a with(nolock) join

set hive.strict.checks.large.query=false; set hive.mapred.mode=nostrict; MSCK REPAIR TABLE 表名; 通常是通过alter table add partition方式增加Hive的分区的,但有时候会通过HDFS put/cp命令往表目录下拷贝分区目录,如果目录多,也可以用这个语句替代执行多条alter语句.

查看所有表对应的数据量 SELECT a.name AS 表名, MAX(b.rows) AS 记录条数 FROM sys.sysobjects AS a INNER JOIN sys.sysindexes AS b ON a.id = b.id WHERE (a.xtype = 'u') GROUP BY a.name ORDER BY 记录条数 DESC 查看数据库的总数据量 SELECT SUM(记录条数) AS 总记录数 ) a.name AS 表名, MAX(b.rows) AS 记录

##查看所有表信息 SELECT * FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = 'pcms-zgh20190327' ##查看各个表数据量 SELECT table_name,table_rows FROM information_schema.tables WHERE TABLE_SCHEMA = 'pcms-zgh20190327' ORDER BY table_rows DESC;

先通过可视化工具链接mysql,在链接的时候用sqoop 用户登录 在数据库userdb下新建表 保存,输入表名upflow 现在我们需要把hive里面的数据通过sqoop导入到mysql里面 sqoop export --connect \ jdbc:mysql://node1:3306/userdb \ --username sqoop --password sqoop --table upflow --export-dir \ /user/hive/warehouse/mydb2.db/u