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【Hadoop-CosDistcp】通过CosDistcp的方式迁移Cos中的数据至HDFS
【Hadoop-CosDistcp】通过CosDistcp的方式迁移Cos中的数据至HDFS
1）功能说明
COSDistCp 是一款基于 MapReduce 的分布式文件拷贝工具，主要用于 HDFS 和 COS 之间的数据拷贝，它主要具有以下功能点：
- 根据长度、CRC 校验和，进行文件的增量迁移、数据校验
- 对源目录中的文件进行正则表达式过滤
- 对源目录中的文件进行解压缩 ，并转换为预期的压缩格式
- 基于正则表达式，对文本文件进行聚合
- 保留源文件和源目录的用户、组、扩展属性和时间
- 配置告警和 Prometheus 监控
- 统计文件大小分布
- 对读取带宽进行限速
2）使用环境
（1）系统环境：
支持 Linux 系统。
（2）软件依赖：
Hadoop-2.6.0及以上版本、Hadoop-COS 插件 5.9.3 及以上版本。
3）下载与安装
（1）获取 COSDistCp jar 包
Hadoop 2.x 用户可下载 cos-distcp-1.13-2.8.5.jar 包，根据 jar 包的 MD5 校验值 确认下载的 jar 包是否完整。
Hadoop 3.x 用户可下载 cos-distcp-1.13-3.1.0.jar 包，根据 jar 包的 MD5 校验值 确认下载的 jar 包是否完整。
下载地址：https://cloud.tencent.com/document/product/436/50272
（2）安装说明
在 Hadoop 环境下，安装 Hadoop-COS 后，即可直接运行 COSDistCp 工具。
对于环境中未安装和配置 Hadoop-COS 插件的用户，根据 Hadoop 版本，下载对应版本的 COSDistCp jar、Hadoop-COS jar 和 cos_api-bundle jar 包后（相关 jar 包下载地址见上文），指定 Hadoop-COS 相关参数执行拷贝任务，其中 jar 包地址需填本地 jar 所在地址：
hadoop jar cos-distcp-${version}.jar
-libjars cos_api-bundle-${version}.jar,hadoop-cos-${version}.jar
-Dfs.cosn.credentials.provider=org.apache.hadoop.fs.auth.SimpleCredentialProvider
-Dfs.cosn.userinfo.secretId=COS_SECRETID
-Dfs.cosn.userinfo.secretKey=COS_SECRETKEY
-Dfs.cosn.bucket.region=ap-guangzhou
-Dfs.cosn.impl=org.apache.hadoop.fs.CosFileSystem
-Dfs.AbstractFileSystem.cosn.impl=org.apache.hadoop.fs.CosN
--src /data/warehouse
--dest cosn://examplebucket-1250000000/warehouse
下载地址：https://cloud.tencent.com/document/product/436/6884
4）原理说明
COSDistCp 基于 MapReduce 框架实现，为多进程+多线程的架构，可以对文件进行拷贝、数据校验、压缩、文件属性保留以及拷贝重试等工作。COSDistCp 默认会覆盖目标端已经存在的同名文件，当文件迁移或校验失败的时候，对应的文件会拷贝失败，并会在临时目录下记录迁移失败的文件信息。当您的源目录有文件新增或文件内容发生变化时，您可通过 skipMode 或 diffMode 模式，通过对比文件的长度或 CRC 校验值，进行数据校验和进行文件的增量迁移。
5）参数说明
您可在hadoop用户下，使用命令 hadoop jar cos-distcp-version.jar --help 查看 COSDistCp 支持的参数选项，其中 version 为版本号，以下为当前版本 COSDistCp 的参数说明：
| 属性键 | 说明 | 默认值 | 是否必填 |
|---|---|---|---|
| –help | 输出 COSDistCp 支持的参数选项 示例：–help | 无 | 否 |
| –src=LOCATION | 指定拷贝的源目录，可以是 HDFS 或者 COS 路径 示例：–src=hdfs://user/logs/ | 无 | 是 |
| –dest=LOCATION | 指定拷贝的目标目录，可以是 HDFS 或者 COS 路径 示例：–dest=cosn://examplebucket-1250000000/user/logs | 无 | 是 |
| –srcPattern=PATTERN | 指定正则表达式对源目录中的文件进行过滤 示例：--srcPattern='.*.log$' 注意：您需要将参数使用单引号包围，以避免符号*被 shell 解释 | 无 | 否 |
| –taskNumber=VALUE | 指定拷贝进程数，示例：–taskNumber=10 | 10 | 否 |
| –workerNumber=VALUE | 指定拷贝线程数，COSDistCp 在每个拷贝进程中创建该参数大小的拷贝线程池 示例：–workerNumber=4 | 4 | 否 |
| –filesPerMapper=VALUE | 指定每个 Mapper 输入文件的行数 示例：–filesPerMapper=10000 | 500000 | 否 |
| –groupBy=PATTERN | 指定正则表达式对文本文件进行聚合 示例：–groupBy=‘.group-input/(d+)-(d+).’ | 无 | 否 |
| –targetSize=VALUE | 指定目标文件的大小，单位：MB，与 --groupBy 一起使用 示例：–targetSize=10 | 无 | 否 |
| –outputCodec=VALUE | 指定输出文件的压缩方式，可选 gzip、lzo、snappy、none 和 keep，其中： 1. keep 保持原有文件的压缩方式 2. none 则根据文件后缀对文件进行解压， 示例：–outputCodec=gzip 注意：如果存在文件 /dir/test.gzip 和 /dir/test.gz，指定输出格式为 lzo，最终只会保留一个文件 /dir/test.lzo | keep | 否 |
| –deleteOnSuccess | 指定源文件拷贝到目标目录成功时，立即删除源文件 示例：–deleteOnSuccess， 注意：1.7 及以上版本不再提供该参数，建议数据迁移成功并使用 --diffMode 校验后，再删除源文件系统的数据 | false | 否 |
| –multipartUploadChunkSize=VALUE | 指定 Hadoop-COS 插件传输文件到 COS 时分块的大小，COS 支持的最大分块数为 10000，您可根据文件大小，调整分块大小，单位：MB，默认为8MB 示例：–multipartUploadChunkSize=20 | 8MB | 否 |
| –cosServerSideEncryption | 指定文件上传到 COS 时，使用 SSE-COS 作为加解密算法 示例：–cosServerSideEncryption | false | 否 |
| –outputManifest=VALUE | 指定拷贝完成的时候，在目标目录下生成本次拷贝的目标文件信息列表（GZIP 压缩） 示例：–outputManifest=manifest.gz | 无 | 否 |
| –requirePreviousManifest | 要求指定 --previousManifest=VALUE 参数，以进行增量拷贝 示例：–requirePreviousManifest | false | 否 |
| –previousManifest=LOCATION | 前一次拷贝生成的目标文件信息 示例：–previousManifest=cosn://examplebucket-1250000000/big-data/manifest.gz | 无 | 否 |
| –copyFromManifest | 和 --previousManifest=LOCATION 一起使用，可将 --previousManifest 中的文件，拷贝到目标文件系统 示例：–copyFromManifest | false | 否 |
| –storageClass=VALUE | 指定对象存储类型，可选值为 STANDARD、STANDARD_IA、ARCHIVE、DEEP_ARCHIVE、INTELLIGENT_TIERING，关于更多支持的存储类型和介绍，请参见 存储类型概述 | 无 | 否 |
| –srcPrefixesFile=LOCATION | 指定本地文件，该文件中每行包含一个需要拷贝的源目录 示例：–srcPrefixesFile=file:///data/migrate-folders.txt | 无 | 否 |
| –skipMode=MODE | 拷贝文件前，校验源文件和目标文件是否相同，相同则跳过，可选 none（不校验）、length （长度）、checksum（CRC值）、length-mtime(长度+mtime值)和 length-checksum（长度 + CRC 值） 示例：–skipMode=length | length-checksum | 否 |
| –checkMode=MODE | 当文件拷贝完成的时候，校验源文件和目标文件是否相同，可选 none（不校验）、 length （长度）、checksum（CRC值）、length-mtime(长度+mtime值)和 length-checksum（长度 + CRC 值） 示例：–checkMode=length-checksum | length-checksum | 否 |
| –diffMode=MODE | 指定获取源和目的目录的差异文件列表，可选 length （长度）、checksum（CRC 值）、length-mtime(长度+mtime值)和 length-checksum（长度 + CRC 值） 示例：–diffMode=length-checksum | 无 | 否 |
| –diffOutput=LOCATION | 指定 diffMode 的 HDFS 输出目录，该输出目录必须为空 示例：–diffOutput=/diff-output | 无 | 否 |
| –cosChecksumType=TYPE | 指定 Hadoop-COS 插件使用的 CRC 算法，可选值为 CRC32C 和 CRC64 示例：–cosChecksumType=CRC32C | CRC32C | 否 |
| –preserveStatus=VALUE | 指定是否将源文件的 user、group、permission、xattr 和 timestamps 元信息拷贝到目标文件，可选值为 ugpxt（即为 user、group、permission、xattr 和 timestamps 的英文首字母） 示例：–preserveStatus=ugpt | 无 | 否 |
| –ignoreSrcMiss | 忽略存在于文件清单中，但拷贝时不存在的文件 | false | 否 |
| –promGatewayAddress=VALUE | 指定 MapReduce 任务运行的 Counter 数据推送到的 Prometheus PushGateway 的地址和端口 | 无 | 否 |
| –promGatewayDeleteOnFinish=VALUE | 指定任务完成时，删除 Prometheus PushGateway 中 JobName 的指标集合 示例：–promGatewayDeleteOnFinish=true | true | 否 |
| –promGatewayJobName=VALUE | 指定上报给 Prometheus PushGateway 的 JobName 示例：–promGatewayJobName=cos-distcp-hive-backup | 无 | 否 |
| –promCollectInterval=VALUE | 指定收集 MapReduce 任务 Counter 信息的间隔，单位：ms 示例：–promCollectInterval=5000 | 5000 | 否 |
| –promPort=VALUE | 指定将 Prometheus 指标暴露给外部的 Server 端口 示例：–promPort=9028 | 无 | 否 |
| –enableDynamicStrategy | 指定开启任务动态分配策略，使迁移速度快的任务迁移更多的文件。 注意：该模式存在一定局限性，例如任务计数器在进程异常的情况下计数不准确，请迁移完成后用 --diffMode 进行数据校验 示例：–enableDynamicStrategy | false | 否 |
| –splitRatio=VALUE | 指定 Dynamic Strategy 的切分比例，splitRatio 值越大，则任务粒度越小 示例：–splitRatio=8 | 8 | 否 |
| –localTemp=VALUE | 指定 Dynamic Strategy 生成的任务信息文件所在的本地文件夹 示例：–localTemp=/tmp | /tmp | 否 |
| –taskFilesCopyThreadNum=VALUE | 指定 Dynamic Strategy 任务信息文件拷贝到 HDFS 上的并发度 示例：–taskFilesCopyThreadNum=32 | 32 | 否 |
| –statsRange=VALUE | 指定统计的区间范围 示例：—statsRange=0,1mb,10mb,100mb,1gb,10gb,inf | 0,1mb,10mb,100mb,1gb,10gb,inf | 否 |
| –printStatsOnly | 只统计待迁移文件大小的分布信息，不迁移数据 示例：–printStatsOnly | 无 | 否 |
| –bandWidth | 限制读取每个迁移文件的带宽，单位为：MB/s，默认-1，不限制读取带宽。 示例：–bandWidth=10 | 无 | 否 |
| –jobName | 指定迁移任务的名称。 示例：–jobName=cosdistcp-to-warehouse | 无 | 否 |
| –compareWithCompatibleSuffix | 使用 --skipMode 和 --diffMode 参数时，是否将源文件的后缀 gzip 转换为 gz，lzop 文件后缀转换为 lzo，进行判断。 示例：–compareWithCompatibleSuffix | 无 | 否 |
| –delete | 保证源目录和目标目录文件的一致性，将源目录中没有而目标目录中有的文件，移动到独立的 trash 目录下，同时生成文件清单。 注意：不能同时使用 --diffMode 参数 | 无 | 否 |
| –deleteOutput | 指定 delete 的 HDFS 输出目录，该目录必须为空 示例： --deleteOutput=/dele-output | 无 | 否 |
6）使用示例
使用实例较多，这里就不一一说明了，详情可以参考官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/436/50272
7）迁移 Cos 中的数据至 HDFS 及数据校验
在企业中进行大规模数据量的迁移，会涉及到很多原因，比如资源队列，网络带宽，任务名称，数据校验，补充差异数据等操作。
-
网络带宽决定数据的传输速度，如果任务较多的情况下不能让一个任务占用过多带宽，需要合理分配网络资源
-
数据校验决定数据的准确性，所以对差异数据进行补充也至关重要
下面我将以企业中PB级别的数据迁移为例，进行相关举例演示。
7.1.数据迁移
参数说明：
-
-Dmapred.job.queue.name：队列名称 -
-bandWidth：带宽（每秒的传输速度，单位为M），默认为-1（不限制） -
jobName：在 yarn 上显示的任务名称
yarn jar /opt/corns/cos-distcp-1.12-3.1.0.jar -libjars /opt/corns/cos_api-bundle-5.6.69.jar,/opt/corns/hadoop-cos-3.1.0-8.1.7.jar
-Dfs.cosn.credentials.provider=org.apache.hadoop.fs.auth.SimpleCredentialProvider
-Dfs.cosn.userinfo.secretId=*********************************
-Dfs.cosn.userinfo.secretKey=*********************************
-Dfs.cosn.bucket.region=ap-guangzhou
-Dfs.cosn.impl=org.apache.hadoop.fs.CosFileSystem
-Dfs.AbstractFileSystem.cosn.impl=org.apache.hadoop.fs.CosN
-Dmapred.job.queue.name=***
--bandWidth=-1
--jobName=cosdistcp-to-hdfs
--src cosn://test-bucekt01/test/
--dest hdfs://nameserver/tmp/test/
7.2.数据校验
参数说明：
-
-Dmapred.job.queue.name：队列名称 -
-bandWidth：带宽（每秒的传输速度，单位为 M），默认为-1（不限制） -
jobName：在 yarn 上显示的任务名称 -
-diffMode：数据校验模式（详情参考上面表格） -
-diffOutput：数据校验结果输出到 HDFS 上的目录（输出目录必须为空）
判断数据校验结果：
1、如果目录中没有 failed 目录，则数据校验结果为完全一致。
2、如果目录中存在 failed 目录，则进入目录中查看异常数据清单，内容信息如下：
① 源和目的文件相同，记录为 SUCCESS
② 目标文件不存在，记录为 DEST_MISS
③ 存在源目录的清单中，但是校验时源文件不存在，记录为 SRC_MISS
④ 源文件和目标文件大小不同，记录为：LENGTH_DIFF
⑤ 源文件和目标文件 CRC 算法值不同，记录为：CHECKSUM_DIFF
⑥ 由于读取权限不够等因素导致 diff 操作失败，记录为：DIFF_FAILED
⑦ 源为目录，目的为文件，记录为：TYPE_DIFF
查看是否有 failed 目录：
进入目录查看存在异常数据清单文件：
查看异常数据清单文件内容：
yarn jar /opt/corns/cos-distcp-1.12-3.1.0.jar -libjars /opt/corns/cos_api-bundle-5.6.69.jar,/opt/corns/hadoop-cos-3.1.0-8.1.7.jar
-Dfs.cosn.credentials.provider=org.apache.hadoop.fs.auth.SimpleCredentialProvider
-Dfs.cosn.userinfo.secretId=*********************************
-Dfs.cosn.userinfo.secretKey=*********************************
-Dfs.cosn.bucket.region=ap-guangzhou
-Dfs.cosn.impl=org.apache.hadoop.fs.CosFileSystem
-Dfs.AbstractFileSystem.cosn.impl=org.apache.hadoop.fs.CosN
-Dmapred.job.queue.name=***
--bandWidth=-1
--jobName=cosdistcp-to-hdfs-check
--diffMode=length-checksum
--diffOutput=/tmp/diff_output
--src cosn://test-bucekt01/test/
--dest hdfs://nameserver/tmp/test/
7.3.数据补充
补充数据需要将上面校验结果中的差异数据清单拉取到 Linux 本地（如果有多个文件，可以先进行合并操作），并压缩成 gzip，然后补充命令指定此gzip文件即可完成数据补充。
合并文件到本地
压缩文件
# 合并文件到 Linux 的/opt/diff_output/中，形成合并后的 diff-manifest文件
hadoop fs -getmerge /tmp/diff_output/failed /opt/diff_output/diff-manifest
# 过滤掉 SRC_MISS 清单信息后压缩成 gzip 文件
grep -v '"comment":"SRC_MISS"' /opt/diff_output/diff-manifest |gzip > /opt/diff_output/diff-manifest.gz
参数说明：
-
-Dmapred.job.queue.name：队列名称 -
-bandWidth：带宽（每秒的传输速度，单位为 M），默认为-1（不限制） -
jobName：在 yarn 上显示的任务名称 -
-previousManifest：指定需要补充数据的清单（详情参考上面表格） -
-copyFromManifest：按照清单补充数据（详情参考上面表格）
yarn jar /opt/corns/cos-distcp-1.12-3.1.0.jar -libjars /opt/corns/cos_api-bundle-5.6.69.jar,/opt/corns/hadoop-cos-3.1.0-8.1.7.jar
-Dfs.cosn.credentials.provider=org.apache.hadoop.fs.auth.SimpleCredentialProvider
-Dfs.cosn.userinfo.secretId=*********************************
-Dfs.cosn.userinfo.secretKey=*********************************
-Dfs.cosn.bucket.region=ap-guangzhou
-Dfs.cosn.impl=org.apache.hadoop.fs.CosFileSystem
-Dfs.AbstractFileSystem.cosn.impl=org.apache.hadoop.fs.CosN
-Dmapred.job.queue.name=***
--bandWidth=-1
--jobName=cosdistcp-to-hdfs-bc
--src cosn://test-bucekt01/test/
--dest hdfs://nameserver/tmp/test/
--previousManifest=file:///opt/diff_output/diff-manifest.gz
--copyFromManifest
7.4.总结
1、如果已经迁移过的文件，重新启动程序后不会重复迁移，会继续迁移数据。
2、迁移完成后执行数据校验脚本，会在 HDFS 指定目录下产生校验清单，如果没有 failed 目录，则没有问题，如果有failed目录，此目录下会生成一个或多个文件，里面记录着校验结果。
3、将校验的结果文件进行 merge 操作后，会在 Linux 本地生成一个合并后的文件，将合并后的文件过滤 SRC_MISS 后压缩成 .gz 文件。
4、执行补充数据的 Shell 命令，指定此压缩文件（指向的压缩文件必须在 Linux 本地，且类型必须为 gzip），即可将未迁移的数据进行补充迁移。
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