hive分区表大小查看

Hive分区表是一种将数据按照指定的列进行分组存储的表，可以更加高效地查询和处理数据。查看Hive分区表的大小可以通过以下方式进行：

1. 使用Hive自带的DESCRIBE EXTENDED命令查看表的详细信息，其中包括每个分区的大小信息。例如：

DESCRIBE EXTENDED tablename;

2. 使用HDFS命令查看每个分区所占用的磁盘空间。例如：

hdfs dfs -du -h /user/hive/warehouse/tablename/partition_column=value;

3. 在Hive中使用SHOW TABLE EXTENDED命令查看表的详细信息，其中包括每个分区的大小信息。例如：

SHOW TABLE EXTENDED tablename;

相关问题

spark 读取hive分区表 读取一定量的数据 如何将这些数据分布到每个分区

当使用Spark读取Hive分区表时，Spark会自动识别Hive表的分区，并将数据分布到每个分区。

如果你想控制数据分布的大小，可以使用Spark的分区功能。你可以在读取Hive表时指定分区数量，以便将数据分散到更多的分区中。例如：

val df = spark.sql("SELECT * FROM db.table WHERE partition_col >= 1 AND partition_col <= 100")
  .repartition(10)

这个例子中，我们选择了一个特定的分区，然后使用 `repartition()` 方法将数据分布到10个分区中。注意，这个例子中的 `partition_col` 是一个分区列名，你需要根据你的表的实际情况进行替换。

另外，你也可以使用 `coalesce()` 方法来减少分区的数量。例如：

val df = spark.sql("SELECT * FROM db.table WHERE partition_col >= 1 AND partition_col <= 100")
  .coalesce(5)

这个例子中，我们使用 `coalesce()` 方法将数据压缩到5个分区中。注意，这个方法可能导致数据倾斜，因此在使用之前需要仔细评估你的数据分布情况。

在Hive中查看表占用空间大小以及该表各分区占用

在Hive中，你可以使用`DESCRIBE FORMATTED`命令来获取表的详细信息，包括列信息和每个分区的存储细节，这将包含数据文件的大小。如果你想直接查看某个表的总占用空间，可以结合Linux命令`du -sh`与SQL查询一起使用。

首先，运行以下SQL查询获取表的总大小：

SELECT table_name, sum(bytes) as total_size FROM db_name.table_name PARTITION (partition_column = 'partition_value') GROUP BY table_name;

将`db_name`, `table_name`, 和`partition_column`替换为实际的数据库名、表名和分区键名称。

对于每个分区的单独大小，你需要分别指定分区条件：

DESCRIBE FORMATTED db_name.table_name partition (partition_column = 'partition_value');

这将返回详细的分区信息，其中包括每个文件的数据量（如果可用）。

然而请注意，`DESCRIBE`命令不会提供实时的分区大小，因为它需要扫描元数据，而不是直接读取物理文件。如果你关心的是实时文件系统大小，你可能需要直接在Hadoop的文件系统上使用`hdfs dfs -du -h`命令。