一、前言
HBase数据迁移是很常见的操作，目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类：
从上面图中可看出，目前的方案主要有四类，Hadoop层有一类，HBase层有三类。下面分别介绍一下。
二、Hadoop层数据迁移
2.1 方案介绍
Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy)， 官方描述是：DistCp（分布式拷贝）是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具。 它使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。 它把文件和目录的列表作为map任务的输入，每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝。
我们知道MR程序适合用来处理大批量数据， 其拷贝本质过程是启动一个MR作业，不过DisctCp只有map，没有reducer。在拷贝时，由于要保证文件块的有序性，转换的最小粒度是一个文件，而不像其它MR作业一样可以把文件拆分成多个块启动多个map并行处理。如果同时要拷贝多个文件，DisctCp会将文件分配给多个map，每个文件单独一个map任务。我们可以在执行同步时指定-m参数来设定要跑的map数量，默认设置是20。如果是集群间的数据同步，还需要考虑带宽问题，所以在跑任务时还需要设定 bandwitdh 参数，以防止一次同步过多的文件造成带宽过高影响其它业务。同时，由于我们HBase集群一般是不会开MR调度的，所以这里还需要用到单独的MR集群来作主备数据同步，即在跑任务时还需要指定mapreduce相关参数。
简单的distcp参数形式如下：
hadoop distcp hdfs://src-hadoop-address:9000/table_name hdfs://dst-hadoop-address:9000/table_name如果是独立的MR集群来执行distcp，因为数据量很大，一般是按region目录粒度来传输，同时传输到目标集群时，我们先把文件传到临时目录，最后再目的集群上load表，我们用到的形式如下：
hadoop distcp \
-Dmapreduce.job.name=distcphbase \
-Dyarn.resourcemanager.webapp.address=mr-master-ip:8088 \
-Dyarn.resourcemanager.resource-tracker.address=mr-master-dns:8093 \
-Dyarn.resourcemanager.scheduler.address=mr-master-dns:8091 \
-Dyarn.resourcemanager.address=mr-master-dns:8090 \
-Dmapreduce.jobhistory.done-dir=/history/done/ \
-Dmapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir=/history/log/ \
-Dfs.defaultFS=hdfs://hbase-fs/ \
-Dfs.default.name=hdfs://hbase-fs/ \
-bandwidth 20 \
-m 20 \
hdfs://src-hadoop-address:9000/region-hdfs-path \
hdfs://dst-hadoop-address:9000/tmp/region-hdfs-path在这个过程中，需要注意源端集群到目的端集群策略是通的，同时hadoop/hbase版本也要注意是否一致，如果版本不一致，最终load表时会报错。
2.2 方案实施
迁移方法如下：
第一步，如果是迁移实时写的表，最好是停止集群对表的写入，迁移历史表的话就不用了，此处举例表名为test;
第二步， flush表， 打开HBase Shell客户端，执行如下命令：
hbase> flush 'test'第三步，拷贝表文件到目的路径，检查源集群到目标集群策略、版本等，确认没问题后，执行如上带MR参数的命令
第四步， 检查目标集群表是否存在，如果不存在需要创建与原集群相同的表结构
第五步，在目标集群上，Load表到线上，在官方Load是执行如下命令：
hbase org.jruby.Main add_table.rb /hbase/data/default/test对于我们来说，因我们先把文件同步到了临时目录，并不在原表目录，所以我们采用的另一种形式的load，即以region的维度来Load数据到线上表，怎么做呢，这里用到的是org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles这个类，即以bulkload的形式来load数据。上面同步时我们将文件同步到了目的集群的/tmp/region-hdfs-path目录，那么我们在Load时，可以用如下命令来Load region文件：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles -Dhbase.mapreduce.bulkload.max.hfiles.perRegion.perFamily=1024 hdfs://dst-hadoop-address:9000/tmp/region-hdfs-path/region-name table_name这里还用到一个参数hbase.mapreduce.bulkload.max.hfiles.perRegion.perFamily, 这个表示在bulkload过程中，每个region列族的HFile数的上限，这里我们是限定了1024，也可以指定更少，根据实际需求来定。
第六步，检查表数据是否OK，看bulkload过程是否有报错
在同步过程中，我们为加块同步速度，还会开个多线程来并发同步文件，这个可根据实际数据量和文件数来决定是否需要使用并发同步。
三、HBase层数据迁移
3.1 copyTable方式
copyTable也是属于HBase数据迁移的工具之一，以表级别进行数据迁移。copyTable的本质也是利用MapReduce进行同步的，与DistCp不同的时，它是利用MR去scan 原表的数据，然后把scan出来的数据写入到目标集群的表。这种方式也有很多局限，如一个表数据量达到T级，同时又在读写的情况下，全量scan表无疑会对集群性能造成影响。
来看下copyTable的一些使用参数：
Usage: CopyTable [general options] [--starttime=X] [--endtime=Y] [--new.name=NEW] [--peer.adr=ADR]
Options:
rs.class hbase.regionserver.class of the peer cluster
specify if different from current cluster
rs.impl hbase.regionserver.impl of the peer cluster
startrow the start row
stoprow the stop row
starttime beginning of the time range (unixtime in millis)
without endtime means from starttime to forever
endtime end of the time range. Ignored if no starttime specified.
versions number of cell versions to copy
new.name new table's name
peer.adr Address of the peer cluster given in the format
hbase.zookeeer.quorum:hbase.zookeeper.client.port:zookeeper.znode.parent
families comma-separated list of families to copy
To copy from cf1 to cf2, give sourceCfName:destCfName.
To keep the same name, just give "cfName"
all.cells also copy delete markers and deleted cells
Args:
tablename Name of the table to copy
Examples:
To copy 'TestTable' to a cluster that uses replication for a 1 hour window:
$ bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable --starttime=1265875194289 --endtime=1265878794289 --peer.adr=server1,server2,server3:2181:/hbase --families=myOldCf:myNewCf,cf2,cf3 TestTable
For performance consider the following general options:
-Dhbase.client.scanner.caching=100
-Dmapred.map.tasks.speculative.execution=false 从上面参数，可以看出，copyTable支持设定需要复制的表的时间范围，cell的版本，也可以指定列簇，设定从集群的地址，起始/结束行键等。参数还是很灵活的。copyTable支持如下几个场景：
1.表深度拷贝：相当于一个快照，不过这个快照是包含原表实际数据的，0.94.x版本之前是不支持snapshot快照命令的，所以用copyTable相当于可以实现对原表的拷贝， 使用方式如下：
create 'table_snapshot',{NAME=>"i"}
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable --new.name=tableCopy table_snapshot2.集群间拷贝：在集群之间以表维度同步一个表数据，使用方式如下：
create 'table_test',{NAME=>"i"} #目的集群上先创建一个与原表结构相同的表
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable --peer.adr=zk-addr1,zk-addr2,zk-addr3:2181:/hbase table_test 3.增量备份：增量备份表数据，参数中支持timeRange，指定要备份的时间范围，使用方式如下：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable ... --starttime=start_timestamp --endtime=end_timestamp4.部分表备份：只备份其中某几个列族数据，比如一个表有很多列族，但我只想备份其中几个列族数据，CopyTable提供了families参数，同时还提供了copy列族到新列族形式，使用方式如下：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable ... --families=srcCf1,srcCf2 #copy cf1,cf2两个列族，不改变列族名字
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable ... --families=srcCf1:dstCf1, srcCf2:dstCf2 #copy srcCf1到目标dstCf1新列族总的来说，CopyTable支持的范围还是很多的，但因其涉及的是直接HBase层数据的拷贝，所以效率上会很低，同样需要在使用过程中限定扫描原表的速度和传输的带宽，这个工具实际上使用比较少，因为很难控制。
3.2 Export/Import方式
此方式与CopyTable类似，主要是将HBase表数据转换成Sequence File并dump到HDFS，也涉及Scan表数据，与CopyTable相比，还多支持不同版本数据的拷贝，同时它拷贝时不是将HBase数据直接Put到目标集群表，而是先转换成文件，把文件同步到目标集群后再通过Import到线上表。主要有两个阶段：
Export阶段: 将原集群表数据Scan并转换成Sequence File到Hdfs上，因Export也是依赖于MR的，如果用到独立的MR集群的话，只要保证在MR集群上关于HBase的配置和原集群一样且能和原集群策略打通(master®ionserver策略），就可直接用Export命令，如果没有独立MR集群，则只能在HBase集群上开MR，若需要同步多个版本数据，可以指定versions参数，否则默认同步最新版本的数据，还可以指定数据起始结束时间，使用如下：
# output_hdfs_path可以直接是目标集群的hdfs路径，也可以是原集群的HDFS路径，如果需要指定版本号，起始结束时间
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export Import阶段: 将原集群Export出的SequenceFile导到目标集群对应表，使用如下：
#如果原数据是存在原集群HDFS，此处input_hdfs_path可以是原集群的HDFS路径，如果原数据存在目标集群HDFS，则为目标集群的HDFS路径
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import 3.3 Snapshot方式
3.3.1 snapshot介绍
此方式与上面几中方式有所区别，也是目前用得比较多的方案，snapshot字面意思即快照， 传统关系型数据库也有快照的概念，HBase中关于快照的概念定义如下：
快照就是一份元信息的合集，允许管理员恢复到表的先前状态，快照不是表的复制而是一个文件名称列表，因而不会复制数据
因不拷贝实际的数据，所以整个过程是比较快的，相当于对表当前元数据状态作一个克隆，snapshot的流程主要有三个步骤：
加锁: 加锁对象是regionserver的memstore，目的是禁止在创建snapshot过程中对数据进行insert,update,delete操作
刷盘：刷盘是针对当前还在memstore中的数据刷到HDFS上，保证快照数据相对完整，此步也不是强制的，如果不刷会，快照中数据有不一致风险
创建指针: snapshot过程不拷贝数据，但会创建对HDFS文件的指针，snapshot中存储的就是这些指标元数据
3.3.2 snapshot内部原理
snapshot实际内部是怎么做的呢，上面说到，snapshot只是对元数据信息克隆，不拷贝实际数据文件，我们以表test为例，这个表有三个region, 每个region分别有两个HFile，创建snapshot过程如下：
创建的snapshot放在目录/hbase/.hbase-snapshot/下， 元数据信息放在/hbase/.hbase-snapshot/data.manifest中， 如上图所示，snapshot中也分别包含对原表region HFile的引用，元数据信息具体包括哪哪些呢：
1. snapshot元数据信息
2. 表的元数据信息&schema，即原表的.tableinfo文件
3. 对原表Hfile的引用信息由于我们表的数据在实时变化，涉及region的Hfile合并删除等操作，对于snapshot而言，这部分数据HBase会怎么处理呢，实际上，当发现spit/compact等操作时，HBase会将原表发生变化的HFile拷贝到/hbase/.archive目录，如上图中如果Region3的F31&F32发生变化，则F31和F32会被同步到.archive目录，这样发生修改的文件数据不至于失效，如下图所示：
快照中还有一个命令就是clone_snapshot， 这个命令也很用，我们可以用它来重命名表，恢复表数据等。具体用法如下：
hbase> clone_snapshot 'snapshot_src_table' , 'new_table_name'这个命令也是不涉及实际数据文件的拷贝，所以执行起来很快，那拷贝的是什么呢，与上面提到的引用文件不同，它所生成的是linkfile，这个文件不包含任何内容，和上面引用文件一样的是，在发生compact等操作时，会将原文件copy到/hbase/.archive目录。
比如我们有一个表test, 有一个region原表信息如下：
hbaseuser:~> hadoop fs -ls /hbase/data/default/test/d8340c61f5d77345b7fa55e0dfa9b492/*
Found 1 items
-rw-r--r-- 1 hbaseuser supergroup 37 2017-12-01 11:44 /hbase/data/default/test/d8340c61f5d77345b7fa55e0dfa9b492/.regioninfo
Found 1 items
-rw-r--r-- 1 hbaseuser supergroup 983 2017-12-01 12:13 /hbase/data/default/test/d8340c61f5d77345b7fa55e0dfa9b492/i/55c5de40f58f4d07aed767c5d250191在创建一个snapshot之后:snapshot 'test', 'snapshot_test'，在/hbase/.hbase-snapshot目录信息如下：
hbaseuser~> hadoop fs -ls /hbase/.hbase-snapshot/snapshot_test
Found 4 items
-rw-r--r-- 1 hbaseuser supergroup 32 2017-12-01 12:13 /hbase/.hbase-snapshot/snapshot_test/.snapshotinfo
drwxr-xr-x - hbaseuser supergroup 0 2017-12-01 12:13 /hbase/.hbase-snapshot/snapshot_test/.tabledesc
drwxr-xr-x - hbaseuser supergroup 0 2017-12-01 12:13 /hbase/.hbase-snapshot/snapshot_test/.tmp
drwxr-xr-x - hbaseuser supergroup 0 2017-12-01 12:13 /hbase/.hbase-snapshot/snapshot_test/d8340c61f5d77345b7fa55e0dfa9b492在clone_snapshot之后:clone_snapshot 'snapshot_test','new_test'，在/hbase/archive/data/default目录,有对原表的link目录，目录名只是在原HFile的文件名基础上加了个links-前缀，这样我们可以通过这个来定位到原表的HFile，如下所示：
hbaseuser:~> hadoop fs -ls /hbase/archive/data/default/test/d8340c61f5d77345b7fa55e0dfa9b492/i
Found 1 items
drwxr-xr-x - hbaseuser supergroup 0 2017-12-01 12:34 /hbase/archive/data/default/test/d8340c61f5d77345b7fa55e0dfa9b492/i/.links-55c5de40f58f4d07此时，再执行合并操作：major_compact 'new_test'，会发现/hbase/archive/data/default/目录已经变成了实际表的数据文件，上面图中/hbase/archive/data/default/test/d8340c61f5d77345b7fa55e0dfa9b492/i/.links-55c5de40f58f4d07这个已经不在了，取而代之的是如下所示文件：
hbaseuser:~> hadoop fs -ls /hbase/archive/data/default/new_test/7e8636a768cd0c6141a3bb45b4098910/i
Found 1 items
-rw-r--r-- 1 hbaseuser supergroup 0 2017-12-01 12:48 /hbase/archive/data/default/new_test/7e8636a768cd0c6141a3bb45b4098910/i/test=d8340c61f5d77345b7fa55e0dfa9b492-55c5de40f58f4d07aed767c5d250191c在实际的/hbase/data/default/new_test目录也是实际的原表的数据文件，这样完成了表数据的迁移。
3.3.3 snapshot数据迁移
snapshot的应用场景和上面CopyTable描述差不多，我们这里主要考虑的是数据迁移部分。数据迁移主要有以下几个步骤：
A.创建快照：在原集群上，用snapshot命令创建快照，命令如下：
hbase> snapshot 'src_table', 'snapshot_src_table'
#查看创建的快照，可用list_snapshots命令
hbase> list_snapshots
#如果快照创建有问题，可以先删除，用delete_snapshot命令
hbase >delete_snapshot 'snapshot_src_table'创建完快照后在/hbase根目录会产生一个目录：
/hbase/.hbase-snapshot/snapshot_src_table
#子目录下有如下几个文件
/hbase/.hbase-snapshot/snapshot_src_table/.snapshotinfo
/hbase/.hbase-snapshot/snapshot_src_table/data.manifestB.数据迁移: 在上面创建好快照后，使用ExportSnapshot命令进行数据迁移，ExportSnapshot也是HDFS层的操作，本质还是利用MR进行迁移，这个过程主要涉及IO操作并消耗网络带宽，在迁移时要指定下map数和带宽，不然容易造成机房其它业务问题，如果是单独的MR集群，可以在MR集群上使用如下命令：
hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot \
-snapshot snapshot_src_table \
-copy-from hdfs://src-hbase-root-dir/hbase \
-copy-to hdfs://dst-hbase-root-dir/hbase \
-mappers 20 \
-bandwidth 20上面这些流程网上很多资料都有提到，对于我们业务来说，还有一种场景是要同步的表是正在实时写的，虽然用上面的也可以解决，但考虑到我们表数据规模很大，几十个T级别，同时又有实时业务在查的情况下，直接在原表上就算只是拷贝HFile，也会影响原集群机器性能，由于我们机器性能IO/内存方面本身就比较差，很容易导致机器异常，所以我们采用的其它一种方案，流程图如下：
为什么要采用这种方案呢，主要考虑的是直接对原表snapshot进行Export会影响集群性能，所以采用折中的方案，即先把老表clone成一个新表，再对新表进行迁移，这样可以避免直接对原表操作。
四、总结
上文把HBase数据迁移过程中常用的一些方法作了一个大概介绍，总结起来就四点：
DistCp: 文件层的数据同步，也是我们常用的
CopyTable: 这个涉及对原表数据Scan，然后直接Put到目标表，效率较低
Export/Import: 类似CopyTable, Scan出数据放到文件，再把文件传输到目标集群作Import
Snapshot: 比较常用 ， 应用灵活，采用快照技术，效率比较高
具体应用时，要结合自身表的特性，考虑数据规模、数据读写方式、实时数据&离线数据等方面，再选择使用哪种。
参考：
1 http://dongxicheng.org/hadoop-hdfs/hadoop-hdfs-distcp-fastcopy/
2 http://www.cnblogs.com/foxmailed/p/3914117.html
3 http://hbasefly.com/2017/09/17/hbase-snapshot/