DistCp可行性分析

￡神魔★判官ぃ 2023-01-05 12:43 155阅读 0赞

### 目录 ###

*  官方文档
 *   *  概述
     *  基本使用方法
     *  更新和覆盖问题
 *  版本
 *   *  DistCp1
     *  DistCp2

# 官方文档 #

## 概述 ##

> 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。 由于使用了Map/Reduce方法，这个工具在语义和执行上都会有特殊的地方。

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## 基本使用方法 ##

**DistCp最常用在集群之间的拷贝：**

bash$ hadoop distcp hdfs://nn1:8020/foo/bar \
                        hdfs://nn2:8020/bar/foo

这条命令会把nn1集群的/foo/bar目录下的所有文件或目录名展开并存储到一个临时文件中，这些文件内容的拷贝工作被分配给多个map任务， 然后每个TaskTracker分别执行从nn1到nn2的拷贝操作。注意DistCp使用绝对路径进行操作。

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**命令行中可以指定多个源目录：**

bash$ hadoop distcp hdfs://nn1:8020/foo/a \
                        hdfs://nn1:8020/foo/b \
                        hdfs://nn2:8020/bar/foo

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**或者使用-f选项，从文件里获得多个源：**

bash$ hadoop distcp -f hdfs://nn1:8020/srclist \
                           hdfs://nn2:8020/bar/foo

> 其中srclist 的内容是  
> hdfs://nn1:8020/foo/a  
> hdfs://nn1:8020/foo/b

**当从多个源拷贝时，如果两个源冲突，DistCp会停止拷贝并提示出错信息， 如果在目的位置发生冲突，会根据选项设置解决。 默认情况会跳过已经存在的目标文件（比如不用源文件做替换操作）。每次操作结束时，都会报告跳过的文件数目，但是如果某些拷贝操作失败了，但在之后的尝试成功了， 那么报告的信息可能不够精确。**

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*  拷贝完成后，建议生成源端和目的端文件的列表，并交叉检查，来确认拷贝真正成功。
 *  因为DistCp使用Map/Reduce和文件系统API进行操作，所以这三者或它们之间有任何问题都会影响拷贝操作。
 *  一些Distcp命令的成功执行可以通过再次执行带-update参数的该命令来完成， 但用户在如此操作之前应该对该命令的语法很熟悉。
 *  当另一个客户端同时在向源文件写入时，拷贝很有可能会失败。 尝试覆盖HDFS上正在被写入的文件的操作也会失败。 如果一个源文件在拷贝之前被移动或删除了，拷贝失败同时输出异常 FileNotFoundException。

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## 更新和覆盖问题 ##

这里给出一些 `-update`和 `-overwrite`的例子。 考虑一个从`/foo/a`和`foo/b`到`/bar/foo`的拷贝，源路径包括：

hdfs://nn1:8020/foo/a
        hdfs://nn1:8020/foo/a/aa
        hdfs://nn1:8020/foo/a/ab
        
        hdfs://nn1:8020/foo/b
        hdfs://nn1:8020/foo/b/ba
        hdfs://nn1:8020/foo/b/ab

如果没设置`-update`或 `-overwrite`选项， 那么两个源都会映射到目标端的`/bar/foo/ab`。 如果设置了这两个选项，**每个源目录的内容都会和目标目录的内容做比较**。DistCp碰到这类冲突的情况会终止操作并退出。**默认情况下，/bar/foo/a 和 /bar/foo/b 目录都会被创建，所以并不会有冲突。**

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现在考虑一个使用-update合法的操作:

distcp -update hdfs://nn1:8020/foo/a \
                   hdfs://nn1:8020/foo/b \
                   hdfs://nn2:8020/bar

其中源路径/大小:

hdfs://nn1:8020/foo/a
        hdfs://nn1:8020/foo/a/aa 32
        hdfs://nn1:8020/foo/a/ab 32
        
        hdfs://nn1:8020/foo/b
        hdfs://nn1:8020/foo/b/ba 64
        hdfs://nn1:8020/foo/b/bb 32

和目的路径/大小:

hdfs://nn2:8020/bar
        hdfs://nn2:8020/bar/aa 32
        hdfs://nn2:8020/bar/ba 32
        hdfs://nn2:8020/bar/bb 64

会产生:

hdfs://nn2:8020/bar
        hdfs://nn2:8020/bar/aa 32
        hdfs://nn2:8020/bar/ab 32
        hdfs://nn2:8020/bar/ba 64
        hdfs://nn2:8020/bar/bb 32

只有nn2的aa文件没有被覆盖。如果指定了 -overwrite选项，所有文件都会被覆盖。

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**注意，执行distcp命令是支持带宽限速的，迁移数据我们走的是专线，但是distcp会将带宽流量吃满，导致其他的业务在高峰期使用这条专线的时候存在丢包的情况。**

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# 版本 #

*  DistCp是Apache Hadoop自带的工具，目前存在两个版本，distcp1和distcp2
 *  fastcopy是Facebook Hadoop中自带的，相比于Distcp，它能明显加快同节点数据拷贝速度，尤其是Hadoop 2.0稳定版发布后，当需要在不同NameNode间（HDFS Federation）迁移数据时，FastCopy将发挥它的最大用武之地。

## DistCp1 ##

**DistCp1使用了MapReduce并发拷贝数据，它将整个数据拷贝过程转化为一个map-only Job以加快拷贝速度**。由于需要保证文件中block块的有序性，mapreduce以文件为分发单位。也就是说，一个文件不能被切分成不同部分让多个任务并行拷贝，最小只能做到一个文件交给一个任务。加上map阶段是静态分配map task的，分发时容易造成负载不均匀。

## DistCp2 ##

DistCp2针对DistCp1在易用性和性能等方面的不足，提出了一系列改进点，包括通过去掉不必要的检查缩短了目录扫描时间、动态分配各个Map Task的数据量、可对拷贝限速避免占用过多网络流量、支持HSFTP等。

DistCp2采用动态分配map task机制，”多劳多得“。DistCp2通过动态分配Map Task数据量解决了该问题，它实现了一个DynamicInputFormat，该InputFormat将待拷贝的目录文件分解成很多的chunk，其中每个chunk的信息（位置，文件名等）写到一个以“.chunk.K”（K是一个数字）结尾的HDFS文件中，目录文件被分成多个chunk.K文件，执行快的map task可以多领取几个chunk.K文件，**运行快的Map Task能够多领取一些“任务”，而运行慢得则领取少一些**，进而提高数据拷贝速度。解决了负载不均衡的问题，但仍存在传输效率低下的问题。但相比于DistCp1，则要高效得多，尤其是在文件数据庞大，且大小差距较大的情况下。

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不管是DistCp1还是DistCp2，在数据拷贝过程中均存在数据低效问题，尤其在Hadoop 2.0时代表现突出。Hadoop 2.0引入了HDFS Federation，当我们进行Hadoop（1.0升级到2.0）升级或者将一个NameNode扩展到多个NameNode时，需将集群中的单个NameNode上的部分数据迁移到其他NameNode上，此时就需要用到DistCp这样的工具。在HDFS Federation设计中，一个HDFS集群中可以有多个NameNode，但DataNode是共享的，因此，在数据迁移过程中，大部分数据所在的节点不会变（在同一个DataNode上），只需将其指向新的NameNode（即数据位置不变，元数据转移到其他NameNode上）。如果使用DistCp，则需要将数据重新通过网络拷贝一份，然后将旧的删除，性能十分低下。考虑到数据仍在同一个节点上，则采用文件硬链接（Linux中的ln命令）就可以了， Facebook的FastCopy正是采用了这一方案。FastCopy已经被集成到了Facebook Hadoop中的DistCp中，有兴趣的读者可以试用一下。