HBase查看表大小&在Hdfs中的具体信息

本文介绍HBase中表的存储方式及如何通过Hadoop命令检查表的大小。此外还详细解释了HBase日志系统的组成部分,包括splitlog、.corrupt、.logs和.oldlogs目录的作用以及HLogFile的基本结构。

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查看表的大小:

  1. //所有regionserver中所有表大小
  2. hadoop fs -du /hbase 
  3. //当前regionserver中所有表大小
  4. hadoop fs -dus /hbase  

-ROOT-表和.META.表也不例外, -ROOT-表和.META.表都有同样的表结构, 关于两表的表结构和怎么对应HBase整个环境的表的HRegion, 可以查看上篇转载的文章.

splitlog和.corrupt目录分别是log split进程用来存储中间split文件的和损坏的日志文件的。

.logs和.oldlogs目录为HLog的存储.

.oldlogs为已经失效的HLog(Hlog对HBase数据库写Put已经全部完毕), 后面进行删除.

HLog File 是一个Sequence File,HLog File 由一条条的 HLog.Entry构成。可以说Entry是HLog的基本组成部分,也是Read 和Write的基本单位。

Entry由两个部分组成:HLogKey和WALEdit。

### HBase 查看数据命令及数据量统计方法 在 HBase 中,查看数据和统计数据量是常见的操作。以下是具体的方法: #### 1. 查看 HBase 数据 通过 HBase Shell 或者 HDFS 命令可以查看 HBase 的数据。 - **HBase Shell**: 使用 `scan` 命令可以查看中的数据。 ```bash scan 'table_name' ``` 此命令会返回指定中的所有行数据[^1]。 - **HDFS 命令**: HBase 的数据存储在 HDFS 上,可以通过以下命令查看 HBase 数据的存储路径及其大小。 ```bash hadoop dfs -du /hbase/data/default/table_name ``` 这将显示数据在 HDFS 上的存储路径及占用的空间大小[^1]。 #### 2. 统计 HBase 数据量 统计 HBase 中的记录条数有多种方法,包括使用 HBase Shell 内置命令、MapReduce 任务、Hive 集成等。 - **HBase Shell 的 count 命令**: 在 HBase Shell 中,可以直接使用 `count` 命令统计中的记录数。 ```bash count 'table_name' ``` 此命令会遍历中的所有行并返回总记录数[^2]。 - **RowCounter 工具**: 使用 HBase 提供的 RowCounter 工具也可以统计中的记录数。 ```bash hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter 'table_name' ``` 此工具基于 MapReduce 实现,适合大规模数据统计[^4]。 - **Scan 操作**: 可以通过编写自定义代码或脚本,使用 HBase API 扫描并统计记录数量。例如,以下是一个简单的 Java 示例: ```java Configuration config = HBaseConfiguration.create(); try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config); Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("table_name"))) { Scan scan = new Scan(); ResultScanner scanner = table.getScanner(scan); int count = 0; for (Result result : scanner) { count++; } System.out.println("Total records: " + count); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } ``` 该方法适用于需要精确控制扫描范围的场景,例如统计某一天的数据量[^3]。 - **协处理器 Coprocessor**: 协处理器是一种高效的分布式计算方式,可以在 HBase 区域服务器上直接执行统计任务,避免大量数据传输带来的性能开销。 #### 注意事项 - 使用 `count` 命令时,可能会因为数据量过大而耗时较长。 - 如果需要频繁统计数据量,建议结合协处理器或预计算的方式优化性能。
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