在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：
- 技术元数据，如表的存储结构结构、文件的路径
- 业务元数据，如血缘关系、业务的归属
- 过程元数据，如表每天的行数、占用HDFS空间、更新时间
而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统，通常又会实现如下核心功能：
1. 血缘关系
如表级别/字段级别的血缘关系，这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里。
2. 大数据集群计算资源管理
针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/Mapreduce，可以到Yarn（也可能是其他资源管理器）上采集相关任务的使用情况。如CPU、内存、磁盘IO使用情况。
然后可以把这些资源使用情况绘制成图。通过可视化界面可以直观发现某些任务中的异常情况，以及发现某些严重消耗资源的表或业务，及时通知相关负责人有针对性的分析处理和优化。
3. 数据如何同步以及权限管理等
4. Hive库表元数据信息统计
这里对Hive库表统计信息主要是指：行数、文件数、所占HDFS存储大小、最后一次操作时间等。
通过持续不断的采集这些指标，形成可视化曲线图，数据仓库相关人员都可以从这个图中发现数据规律或数据质量问题。对于利用数仓进行业务开发的人员，可以通过这些曲线图来分析业务量变化趋势。在此基础之上，还可以做数据质量校验、数值分布探查等功能。
本文主要介绍如何利用Hive进行对Hive库、分区表/非分区表相关指标的统计。
而在我们实际生产中，我们不仅可以通过如下的方式及时更新和获取Hive元数据库中相关表记录的指标信息，我们也可以参考下述相关SQL在Hive/Spark底层的执行过程，实现我们自己的一整套业务逻辑。
1. Hive元数据库中主要涉及的元数据表
DBS：存储Hive中所有数据库的基本信息，如库ID、表ID、创建时间、用户、表名、表的类型等。
TBS：存储Hive表、视图等的基本信息，如表ID、表名、创建时间、用户、表类型等。
TABLE_PARAMS：存储表等的属性信息，表ID、PARAM_KEY（如EXTERNAL）、PARAM_VALUE（与PARAM_KEY对应的值）。
PARTITIONS：存储Hive分区统计信息相关的元数据，如分区ID、表ID、创建时间、分区名（partCol=partVal）等信息。
PARTITION_PARAMS：存储Hive分区统计信息相关的元数据，如分区ID、PARAM_KEY（如文件数）、PARAM_VALUE（与
PARAM_KEY对应的值）。2. Hive和Spark支持的Hive库表元数据信息统计
2.1 Hive
2.1.1 语法支持
默认情况下，在对Hive表进行数据insert时，会自动更新元数据库表中的统计信息，但主要是文件数、占用HDFS空间大小等，不包括行数。
1）分区表
Hive分区表元数据统计信息SQL语法需要指定到具体分区，如分区字段或者分区名=分区值
-- 1. 统计更新tab_partition的分区字段为dt的所有元数据信息
analyze table tab_partition partition(dt) COMPUTE STATISTICS;
-- 2. 统计更新单个分区元数据统计信息
analyze table tab_partition partition(dt='20200722000000') COMPUTE STATISTICS;在Hive shell中执行analyze时，如果进行了元数据信息统计会打印类似如下信息：
Partition default.test_partition2{dt=20200718000000} stats: [numFiles=1, numRows=2, totalSize=418, rawDataSize=6]2）非分区表
-- 非分区表粒度到表
analyze table tab_no_partition COMPUTE STATISTICS;2.1.2 Hive元数据库中涉及的元数据统计信息字段
1）Hive分区表
-- 表级别：TABLE_PARAMS
-- Hive分区级别：PARTITION_PARAMS
numFiles：文件数
numRows：行数
totalSize：占用HDFS空间大小
rawDataSize：原生数据大小
transient_lastDdlTime：最近一次操作时间2）Hive非分区表
对于Hive分区表，因为最小粒度是表级别。因此，元数据统计信息也是表级别的。
-- TABLE_PARAMS
numFiles、numRows、totalSize、rawDataSize、transient_lastDdlTime：含义同上3. Hive
默认情况下，在对Hive表进行数据insert时，Hive会自动更新元数据统计信息，但是不统计行数。如需获取numRow，可以再次执行analyze SQL
1）直接通过Hive进行表的创建
以分区表testdb.test_analyze为例，表刚创建时Hive元数据库中表TABLE_PARAMS的信息：
+------+---------------------+-----------+
|TBL_ID| PARAM_KEY |PARAM_VALUE|
+------+---------------------+-----------+
| 3016| EXTERNAL | TRUE|
| 3016|transient_lastDdlTime| 1595405772|
+------+---------------------+-----------+2）对表testdb.test_analyze进行数据的保存和元数据信息统计：
insert overwrite table testdb.test_analyze partition(partCol=20200721000000) select id,name from testdb.test_partition1 where partCol=20190626000000;
analyze table testdb.test_analyze partition(partCol='20200721000000') COMPUTE STATISTICS;3）连接Hive元数据库，查询testdb.test_analyze的元数据统计信息
-- 1. 连接Hive元数据库
connect jdbc where
url="jdbc:mysql://localhost:3306/hive?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8"
and driver="com.mysql.jdbc.Driver"
and user="root"
and password="root"
as db_1;
-- 2. 将TABLE_PARAMS、DBS、TBLS、PARTITIONS、PARTITION_PARAMS注册为临时表
-- load jdbc.`db_1.TABLE_PARAMS` as TABLE_PARAMS ;
load jdbc.`db_1.DBS` as dbs;
load jdbc.`db_1.TBLS` as tbls;
load jdbc.`db_1.PARTITIONS` as partitions;
load jdbc.`db_1.PARTITION_PARAMS` as partition_params;
-- 3. 获取testdb.test_analyze的元数据统计信息
select d.NAME,t.TBL_NAME,t.TBL_ID,p.PART_ID,p.PART_NAME,a.*
from tbls t
left join dbs d
on t.DB_ID = d.DB_ID
left join partitions p
on t.TBL_ID = p.TBL_ID
left join partition_params a
on p.PART_ID=a.PART_ID
where t.TBL_NAME='test_analyze' and d.NAME='testdb';4）结果
-- 测试时，testdb.test_analyze只有partCol=20200721000000的分区。因此，统计信息也只有partCol=20200721000000的
+------+------------+------+-------+----------------------+-------+--------------------+--------------------+
| NAME| TBL_NAME|TBL_ID|PART_ID| PART_NAME|PART_ID| PARAM_KEY| PARAM_VALUE|
+------+------------+------+-------+----------------------+-------+--------------------+--------------------+
|testdb|test_analyze| 3016| 52976|partCol=20200721000000| 52976|COLUMN_STATS_ACCU...|{"BASIC_STATS":"t...|
|testdb|test_analyze| 3016| 52976|partCol=20200721000000| 52976| numFiles| 1|
|testdb|test_analyze| 3016| 52976|partCol=20200721000000| 52976| numRows| 1|
|testdb|test_analyze| 3016| 52976|partCol=20200721000000| 52976| rawDataSize| 3|
|testdb|test_analyze| 3016| 52976|partCol=20200721000000| 52976| totalSize| 383|
|testdb|test_analyze| 3016| 52976|partCol=20200721000000| 52976|transient_lastDdl...| 1595407507|
+------+------------+------+-------+----------------------+-------+--------------------+--------------------+
下篇文章将介绍如何利用Spark进行Hive库表元数据信息统计，以及二者的区别。关注微信公众号：大数据学习与分享，抢先看技术干货
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