本文参考其他大数据大牛的博文做了整理和实际验证,主要解决hdfs跨集群复制/迁移问题。
在hdfs数据迁移时总会涉及到两个hdfs版本版本问题,致力解决hdfs版本相同和不同两种情况的处理方式,长话短说,进正文。
distcp: hadoop自带的分布式复制程序
distcp 是hadoop自带的分布式复制程序,该程序可以从 Hadoop 文件系统间复制大量数据,也可以将大量的数据复制到 Hadoop 中。
distcp 的典型应用场景是在两个 HDFS 集群之间传输数据。
情况1:Hdfs版本相同(如果两个集群运行相同版本的 Hadoop,就非常适合使用 hdfs 方案):
hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar
#这行指令把第一个集群 /foo 目录(及其内容)复制到第二个集群的 /bar 目录下,所以第二个集群最后的目录结构是 /bar/foo。如果 /bar 不存在,则新建一个。也可以指定多个源路径,并把所有路径都复制到目标路径下。
#注意,源路径必须是绝对路径。
情况2:Hdfs版本不同(使用基于只读 HTTP 协议的 HFTP 文件系统并从源文件系统中读取数据):
如果试图在两个运行着不同 HDFS 版本的集群上使用 distcp 复制数据并使用 hdfs 协议,会导致复制作业失败,因为两个系统版本的 RPC 是不兼容的。
想要弥补这种情况,可以使用基于只读 HTTP 协议的 HFTP 文件系统并从源文件系统中读取数据。
这个作业必须运行在目标集群上,进而实现 HDFS RPC 版本的兼容。
hadoop distcp hftp://namenode1:50070/foo hdfs://namenode2/bar
#注意,需要在 URI 源中指定 namenode 的 Web 端口。这是由 dfs.http.address 属性决定的,其默认值为50070
#这个作业必须运行在目标集群上,进而实现 HDFS RPC 版本的兼容。
情况3:不考虑hdfs版本
使用 webhdfs 协议(替代hftp)后,对源集群和目标集群均可以使用HTTP协议进行通信,且不会造成任何不兼容的问题
hadoop distcp webhdfs://namenodel: 50070/foo webhdfs://namenode2:50070/bar
另外一个变种是使用 HDFS HTTP 代理服务作为源 distcp 或者目标 distcp,进而具备了设置防火墙和控制带宽的优点。
distcp 的选项
在默认情况下, distcp 会跳过目标路径下已经存在的文件,但可以通过 -overwrite 选项覆盖现有的文件。也可以通过 -update 选项来选择有改动的文件。
使用 -overwrite 和 -update 选项中任意一个(或两个)需要改变源路径和目标路径的解释方式
如果改变先前例子中第一个集群 /foo 目录下的一个文件,就会进行下面的命令将修改同步到第二个集群上:
hadoop distcp -update hdfs://namenodel/foo hdfs://namenode2/bar/foo
因为源目录下的内容已被复制到目标目录下,所以需要在目标路径中添加额外的子目录 /foo。
(如果对 rsync 命令比较熟悉,可以认为 -overwrite 或 -update 选项就是在源路径末尾添加一个斜杠。)
有很多选项可以用来控制 distcp 的复制方式,包括保留文件属性,忽略节点故障和限制文件或总数据的复制量。
不带任何选项运行时,将显示使用说明。
distcp 的底层原理
distcp 是作为一个 MapReduce 作业来实现的,该复制作业是通过集群中并行运行的 map 来完成。这里没有 Reducer。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-677819.html
每个文件通过一个 map 进行复制,并且 distcp 试图为毎一个 map 分配大致相等的数据来执行,即把文件划分为大致相等的块。
map 的数量是这样确定的。
让每一个 map 复制合理的数据量来尽量减少构建任务时所涉及的开销,这是一个很好的想法,所以每个 map 至少复制256MB数据(除非输入的总数据量较少,否则一个 map 就可以完成所有的复制)。
例如,将 1GB 大小的文件分给4个map任务。
如果数据非常大则有必要限制 map 的数量进而限制带宽和集群的使用。
默认情况下,每个集群节点最多分配20个map任务。
例如,将 1000GB 的文件复制到一个由 100 个节点组成的集群,一共分配 2000 个 map 任务(每个节点 20 个 map 任务),所以每个map任务平均复制 512MB 数据。
通过对 distcp 指定 -m 参数,可以减少分配的map任务数。
例如,-m 1000 将分配 1000 个 map 任务,每个平均复制 1GB 数据
学习参考:https://blog.csdn.net/Shockang/article/details/117729852文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-677819.html
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