Hadoop生态圈（五）- HDFS数据迁移解决方案

原文地址：https://program-park.github.io/2022/01/17/hadoop_8/

前言

部分内容摘自尚硅谷、黑马等等培训资料

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1. HDFS数据迁移解决方案

  数据迁移指的是一种大规模量级的数据转移，转移的过程中往往会跨机房、跨集群 ，数据迁移规模的不同会导致整个数据迁移的周期也不尽相同 。
  在 HDFS 中，同样有许多需要数据迁移的场景，比如冷热数据集群之间的数据转化， 或者 HDFS 数据的双机房备份等等 。因为涉及跨机房 、跨集群，所以数据迁移不会是一个简单的操作。

1.1 数据迁移使用场景

• 冷热集群数据同步、分类存储
• 集群数据整体搬迁
  • 当公司的业务迅速的发展，导致当前的服务器数量资源出现临时紧张的时候，为了更高效的利用资源，会将原 A 机房数据整体迁移到 B 机房的，原因可能是 B 机房机器多，而且 B 机房本身开销较 A 机房成本低些等；
• 数据的准实时同步
  • 数据准实时同步的目的在于数据的双备份可用，比如某天 A 集群突然宣告不允许再使用了，此时可以将线上使用集群直接切向 B 的同步集群，因为 B 集群实时同步 A 集群数据，拥有完全一致的真实数据和元数据信息，所以对于业务方使用而言是不会受到任何影响的。

1.2 数据迁移要素考量

• Bandwidth——带宽
  • 带宽用的多了，会影响到线上业务的任务运行，带宽用的少了又会导致数据同步过慢的问题。
• Performance——性能
  • 是采用简单的单机程序？还是多线程的性能更佳的分布式程序？
• Data-Increment——增量同步
  • 当 TB，PB 级别的数据需要同步的时候，如果每次以全量的方式去同步数据，结果一定是非常糟糕。如果仅针对变化的增量数据进行同步将会是不错的选择。可以配合 HDFS 快照等技术实现增量数据同步。
• Syncable——数据迁移的同步性
  • 数据迁移的过程中需要保证周期内数据是一定能够同步完的，不能差距太大。比如 A 集群 7 天内的增量数据，我只要花半天就可以完全同步到 B 集群，然后我又可以等到下周再次进行同步。最可怕的事情在于 A 集群的 7 天内的数据，我的程序花了 7 天还同步不完，然后下一个周期又来了，这样就无法做到准实时的一致性。其实 7 天还是一个比较大的时间，最好是能达到按天同步。

1.3 HDFS分布式拷贝工具：DistCp

1.3.1 DsitCp介绍

  DistCp 是 Apache Hadoop 中的一种流行工具，在 hadoop-tools 工程下，作为独立子工程存在。其定位就是用于数据迁移的，定期在集群之间和集群内部备份数据。（在备份过程中，每次运行 DistCp 都称为一个备份周期）尽管性能相对较慢，但它的普及程度已经越来越高。

  DistCp底层使用MapReduce在群集之间或并行在同一群集内复制文件。执行复制的MapReduce只有mapper阶段。 它涉及两个步骤：

• 构建要复制的文件列表（称为复制列表）
• 运行 MapReduce 作业以复制文件，并以复制列表为输入。

1.3.2 DsitCp特性

• 带宽限流
  • DistCp 可以通过命令参数 bandwidth 来为程序进行带宽限流。
• 增量数据同步
  • 在 DistCp 中可以通过 update 、append 和 diff 这 3 个参数实现增量同步。
  • Update 解决了新增文件、目录的同步；Append 解决己存在文件的增量更新同步；Diff 解决删除或重命名类型文件的同步。

Update	只拷贝不存在的文件或者目录
Append	追加写目标路径下己存在的文件
Diff	通过快照的diff对比信息来同步源端路径与目标路径

• 高效的性能：分布式特性
  • DistCp 底层使用 MapReduce 执行数据同步，MapReduce 本身是一类分布式程序。

1.3.3 DistCp命令

# hadoop distcp
usage: distcp OPTIONS [source_path...] 
             
 -append                //拷贝文件时支持对现有文件进行追加写操作
 -async                	//异步执行distcp拷贝任务
 -bandwidth       	//对每个Map任务的带宽限速
 -delete               	//删除相对于源端,目标端多出来的文件
 -diff            	//通过快照diff信息进行数据的同步                  
 -overwrite            	//以覆盖的方式进行拷贝，如果目标端文件已经存在，则直接覆盖
 -p               	//拷贝数据时,扩展属性信息的保留，包括权限信息、块大小信息等等
 -skipcrccheck          //拷贝数据时是否跳过cheacksum的校验
 -update               	//拷贝数据时,只拷贝相对于源端 ，目标端不存在的文件数据

  其中 source_path 、target_path 需要带上地址前缀以区分不同的集群，例如 ：hadoop distcp hdfs://nn1:8020/foo/a hdfs://nn2:8020/bar/foo
  上面的命令表示从nn1集群拷贝/foo/a路径下的数据到nn2集群的/bar/foo路径下。