hedfs和hive数据迁移后校验脚本

先谈论校验方法，本人腾讯云大数据工程师。

1、hdfs的校验

这个通常就是distcp校验，hdfs通过distcp迁移到另一个集群，怎么校验你的对不对。

有人会说，默认会有校验CRC校验。我们关闭了，为什么关闭？全量迁移，如果当前表再写数据，开自动校验就会失败。数据量大（PB级）迁移流程是先迁移全量，后面在定时补最近几天增量，再找个时间点，进行业务割接

那么怎么知道你迁移的hdfs是否有问题呢？

2个文件，一个是脚本，一个是需要校验的目录

data_checksum.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2025/1/16 22:52
# @Author  : fly-wlx
# @Email   : xxx@163.com
# @File    : data_compare.py
# @Software: PyCharmimport subprocess#output_file = 'data_checksum_result.txt'
def load_file_paths_from_conf(conf_file):file_list = []with open(conf_file, 'r') as file:lines = file.readlines()for line in lines:path = line.strip()if path and not path.startswith('#'):  # 跳过空行和注释full_path = f"{path}"file_list.append(full_path)return file_list#def write_sizes_to_file(filepath,source_namenode,source_checksum,target_namenode,target_checksum,status, output_file):
#    with open(output_file, 'w') as file:
#file.write(f"{source_namenode}/{filepath},{source_checksum},{target_namenode}/{filepath},{target_checksum},{status}\n")def write_sizes_to_file(source_path, src_info, destination_path, target_info, status,output_file):with open(output_file, 'a') as file:file.write(f"{source_path},{src_info},{destination_path}, {target_info}, {status}\n")
def run_hadoop_command(command):"""运行 Hadoop 命令并返回输出"""try:result = subprocess.check_output(command, shell=True, text=True)return result.strip()except subprocess.CalledProcessError as e:print(f"Command failed: {e}")return Nonedef get_hdfs_count(hdfs_filepath):"""获取 HDFS 路径的文件和目录统计信息"""command = f"hadoop fs -count {hdfs_filepath}"output = run_hadoop_command(command)if output:parts = output.split()if len(parts) >= 3:dir_count, file_count, content_size = parts[-3:]return dir_count, file_count, content_sizereturn None, None, Nonedef get_hdfs_size(hdfs_filepath):"""获取 HDFS 路径的总文件大小"""command = f"hadoop fs -du -s {hdfs_filepath}"output = run_hadoop_command(command)if output:parts = output.split()if len(parts) >= 1:return parts[0]return Nonedef validate_hdfs_data(source_namenode, target_namenode,filepath):output_file = 'data_checksum_result.txt'source_path=f"{source_namenode}/{filepath}"destination_path = f"{target_namenode}/{filepath}""""校验 HDFS 源路径和目标路径的数据一致性"""print("Fetching source path statistics...")src_dir_count, src_file_count, src_content_size = get_hdfs_count(source_path)src_total_size = get_hdfs_size(source_path)print("Fetching destination path statistics...")dest_dir_count, dest_file_count, dest_content_size = get_hdfs_count(destination_path)dest_total_size = get_hdfs_size(destination_path)src_info={}src_info["src_dir_count"] = src_dir_countsrc_info["src_file_count"] = src_file_count#src_info["src_content_size"] = src_content_sizesrc_info["src_total_size"] = src_total_sizetarget_info = {}target_info["src_dir_count"] = dest_dir_counttarget_info["src_file_count"] = dest_file_count#target_info["src_content_size"] = dest_content_sizetarget_info["src_total_size"] = dest_total_sizeprint("\nValidation Results:")if (src_dir_count == dest_dir_count andsrc_file_count == dest_file_count and# src_content_size == dest_content_size andsrc_total_size == dest_total_size):print("✅ Source and destination paths are consistent!")write_sizes_to_file(source_path, src_info, destination_path,target_info, 0,output_file)else:print("❌ Source and destination paths are inconsistent!")write_sizes_to_file(source_path, src_info, destination_path, target_info, 1,output_file)#print(f"Source: DIR_COUNT={src_dir_count}, FILE_COUNT={src_file_count}, CONTENT_SIZE={src_content_size}, TOTAL_SIZE={src_total_size}")#print(f"Destination: DIR_COUNT={dest_dir_count}, FILE_COUNT={dest_file_count}, CONTENT_SIZE={dest_content_size}, TOTAL_SIZE={dest_total_size}")# 设置源路径和目标路径
#source_path = "hdfs://namenode1:8020/"
#destination_path = "hdfs://namenode2:8020/path/to/destination"
# 定义源和目标集群的 namenode 地址
source_namenode = "hdfs://10.xx.xx.6:8020"
target_namenode= "hdfs://10.xx.xx.106:4007"def main():# 配置文件路径和输出文件路径conf_file = 'distcp_paths.conf'# 定义源和目标集群的 namenode 地址# 设置源路径和目标路径#source_namenode = "hdfs://source-namenode:8020"#target_namenode = "hdfs://target-namenode:8020"# 文件列表file_paths = load_file_paths_from_conf(conf_file)# 对每个目录进行校验for filepath in file_paths:validate_hdfs_data(source_namenode, target_namenode, filepath)if __name__ == "__main__":main()# 执行校验
#validate_hdfs_data(source_path, destination_path)

distcp_paths.conf

/apps/hive/warehouse/xx.db/dws_ixx_features
/apps/hive/warehouse/xx.db/dwd_xx_df

用法

直接python3 data_checksum.py（需要改为自己的）

他会实时打印对比结果，并且将结果生成到一个文件中（data_checksum_result.txt）

2、hive文件内容比对

最终客户要的是任务的数据对得上，而不是管你迁移怎么样，所以验证任务的方式：两边同时跑同多个Hive任务流的任务，查看表数据内容是否一致。（因为跑出来的hdfs的文件大小由于mapreduce原因，肯定是不一致的，校验实际数据一致就行了）

方法是先对比表字段，然后对比count数，然后将每行拼起来对比md5

涉及3个文件，单检测脚本，批量入口脚本，需要批量检测的表文件

check_script.sh

#!/bin/bash
#owner:clark.shi
#date:2025/1/22
#背景:用于hive从源端任务和目标端任务，两边跑完结果表的内容校验（因为mapreduce和小文件不同，所以要用数据内容校验）
#     --用trino(presto）会更好,因为可以跨集群使用，目前客户因为资源情况没装，此为使用hive引擎，将数据放到本地进行比对#输入：源端表，目标表，分区名，分区值
#$0是脚本本身，最低从1开始#限制脚本运行内存大小,30gb
#ulimit -v 30485760#---注意，要保证，2个表的字段顺序是一样的（md5是根据顺序拼接的）
echo "================"
echo "注意"
echo "要保证，2个表的字段顺序是一样的（md5是根据顺序拼接的)"
echo "要保证，这2个表是存在的"
echo "要保证，双端是可以互相访问"
echo "要保证，2个hive集群的MD5算法相同"
echo "禁止表，一个分区数据量超过本地磁盘，此脚本会写入本地磁盘（双端数据），对比后删除"
echo "注意，如果分区字段是数字不用加引号，如果是字符串需要加引号,搜partition_value,这里分区是int如20250122是没有引号"
echo "================"a_table=$1
b_table=$2
partition_column=$3
partition_value=$4if [ $# -ne 4 ]; thenecho "错误：必须输入 4 个参数,源端表，目标表，分区名，分区值"exit 1
fi#------------函数check_value() {# 第一个参数是布尔值，第二个参数是要 echo 的内容local value=$1local message=$2# 检查第一个参数的值if [ "$value" == "false" ]; thenecho "校验失败：$message" >> rs.txtexit fi
}#-----------函数结束echo "需要对比表的数据内容是$a_table和$b_table--，需要对比分区$partition_column是$partition_value--"sleep 2
echo "===============开始校验============="
#todo改成自己的，kerbers互信认证(也可以用ldap)
`kinit -kt /root/s_xx_tbds.keytab s_xx_tbds@TBDS-V12X10CS`#校验字段类型
echo "1.开始校验字段类型"#todo这里要改成自己的beeline -u "jdbc:hive2://10.xx.xx.4:10001/XXdatabase;principal=hive/tbds-10-xx-xx-4.hadooppdt.xxjin.srv@TBDS-V12X10CS;transportMode=http;httpPath=cliservice" -e "DESCRIBE $b_table" > 1_a_column.txtbeeline -u "jdbc:hive2://10.xx.xx.104:7001/XXdatabase;principal=hadoop/10.xx.xx.104@TBDS-09T7KXLE" -e "DESCRIBE $a_table" > 1_b_column.txtif diff 1_a_column.txt 1_b_column.txt > /dev/null; thenecho "表结构一致"elseecho "表结构不一致"check_value false "$a_table和$b_table字段类型不一致"fi echo "------------1.表字段，校验完毕,通过-------------"#校验count数
echo "2.开始count校验"beeline -u "jdbc:hive2://10.xx.xx.4:10001/XXdatabase;principal=hive/tbds-10-xx-xx-4.hadooppdt.xxjin.srv@TBDS-V12X10CS;transportMode=http;httpPath=cliservice" -e "select count(*) from $b_table where $partition_column=$partition_value" > 2_a_count.txtbeeline -u "jdbc:hive2://10.xx.xx.104:7001/XXdatabase;principal=hadoop/10.xx.xx.104@TBDS-09T7KXLE" -e "select count(*) from $a_table where $partition_column=$partition_value" > 2_b_count.txtif diff 2_a_count.txt 2_b_count.txt > /dev/null; thenecho "数据行一致"elseecho "数据行不一致"check_value false "$a_table和$b_table的数据行不一致"fiecho "------------2.数据行，校验完毕,通过-------------"#拼接每一行的值，作为唯一值，创建2个临时表
echo "3.生成每条数据唯一标识"#1.获取表列名#使用awk，去除第一行字段名，，删除#字号以及他后面的内容（一般是分区的描述），根据分隔符|取第一列数据，去掉空的行beeline -u "jdbc:hive2://10.xx.xx.104:7001/XXdatabase;principal=hadoop/10.xx.xx.104@TBDS-09T7KXLE" --outputformat=dsv -e "DESCRIBE $a_table" |awk 'NR > 1' |awk '!/^#/ {print} /^#/ {exit}'|awk 'BEGIN {FS="|"} {print $1}'|awk 'NF > 0' > 3_table_field_name.txt#2.拼接表列名，生成md5的表 （第一步已经检测过双方的表结构了，这里用同一个拼接字段即可）# 使用 while 循环逐行读取文件内容name_fields=""while IFS= read -r line; doif [ -z "$name_fields" ]; thenname_fields="$line"elsename_fields="$name_fields,$line"fidone < "3_table_field_name.txt"echo "$name_fields"#将每行数据进行拼接，并且生成含一个字段的md5表md5_sql="SELECT distinct(MD5(CONCAT($name_fields))) AS md5_value "a_md5_sql="$md5_sql from (select * from dim_user_profile_df where $partition_column=$partition_value  limit 100)a;"b_md5_sql="$md5_sql from $a_table where $partition_column=$partition_value;"echo "a表的sql是:$a_md5_sql"echo "b表的sql是:$b_md5_sql"#源端是生产环境，这里做了特殊处理，源端就取100条(没使用order by rand()，客户主要是检测函数,order by 会占用他们集群资源)beeline -u "jdbc:hive2://10.xx.xx.4:10001/XXdatabase;principal=hive/tbds-10-xx-xx-4.hadooppdt.xxjin.srv@TBDS-V12X10CS;transportMode=http;httpPath=cliservice" --outputformat=dsv -e "$a_md5_sql" > 4_a_md5_data.txtbeeline -u "jdbc:hive2://10.xx.xx.104:7001/XXdatabase;principal=hadoop/10.xx.xx.104@TBDS-09T7KXLE" --outputformat=dsv -e "$b_md5_sql" > 4_b_md5_data.txt#3.（由于不是同集群，需要下载到本地，再进行导入--如果耗费资源时长太长，再导入到hive，否则直接shell脚本搞定）# 设置large_file和small_file的路径large_file="4_b_md5_data.txt"small_file="4_a_md5_data.txt"# 遍历small_file中的每一行while IFS= read -r line; do# 检查line是否存在于large_file中if grep -qxF "$line" "$large_file"; then# 如果line存在于large_file中，输出1#echo "1"a=1else# 如果line不存在于large_file中，输出2echo "2"check_value false "$a_table和$b_table抽样存在数据内容不一致"fidone < "$small_file"echo echo "------------3.数据内容，校验完毕,通过-------------"
#抽样核对md5（取数据时已抽样，否则数据太大容易跑挂生产环境） 

input_file.txt需要校验的表文件

源端表名，目标端表名，分区字段（写1级分区就可以），分区值

ods_xxnfo_di ods_xxnfo_dii dt 20250106

ods_asxx_log_di ods_asxx_log_dii dt 20250106

ods_xxog_di ods_xxog_di dt 20250106

dwd_xxx dwd_xxx dt 20250106

run.sh

#!/bin/bash# 设置文件路径
input_file="input_file.txt"# 遍历文件中的每一行
while IFS= read -r line; do# 调用另一个脚本并传递当前行的参数echo $line./check_script.sh $line# 在每次执行完后间隔一小段时间，避免系统过载（可选）sleep 1
done < "$input_file"

使用方法

sh run.sh（需要把check_scripe和run里的内容改成自己的哈）

他会把不通过的，生成一个rs.txt