查看Hbase指定表所占空间

本文介绍了一种通过HDFS命令来估算HBase表所占空间的方法,并验证了计算结果是否包含了数据备份的空间。

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一、操作环境

  • ambari 2.4.3 + hdp 2.5.3 + hbase 1.1.2 + phoenix4.7 + kerberos + centos6.9

二、通过Hdfs 命令反推指定表所占空间大小
如查看T_PERSON_N对应的hbase表所占大小

[root@hdp14 ~]# hdfs dfs -du -h /apps/hbase/data/data/default/
215.9 G   /apps/hbase/data/data/default/T_PERSON_N

笔者备份数量为3份,因些该表实际占空间则为 3*215.9G=647.7G
该表4400万,每条数据63个字段,粗略算了下单条数据大概5K,算上备份则15K/条。

  • 如何确定 hdfs dfs -du -h /apps/hbase/data/data/default/ 算出来的所占空间没包含备份的呢?
    笔者是通过如下方式确认的:

执行如下命令算出总量

[root@hdp14 ~]# hdfs dfs -du -h /
433.5 M  /app-logs
842.3 G  /apps
87.3 M   /ats
658.2 M  /hdp
0        /mapred
1.2 M    /mr-history
21.5 G   /ranger
188.3 K  /spark-history
41.2 G   /tmp
44.0 M   /user
  • 大概加起来905G,备份系数为3,则共占用空间 905*3/1024 = 2.65T
  • 这时通过Ambari界面查看DFS大概使用了2.7TB,所以可以确定hdfs dfs -du算出来的空间大小是没有包含备份的
    Ambari界面结果如下所示:
    Disk Usage (DFS Used) 2.7 TB / 7.9 TB (33.68%)
### 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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