一般用法 hive数据迁移 Export/Import方式 同步元数据 总结 数据迁移使用场景 冷热集群数据分类存储,详见上述描述. 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.数据的准实时同步与上一点的不同在于第二点可以一次性操作解决,而准实时同步需要定期同步,而且要做到周期内数据基本完全一致.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. hadoop 集群间拷贝数据：
需要将数据源集群的/etc/hosts中的hadoop节点拷贝到目标集群所有节点的/etc/hosts中，保证新集群所有节点可以ping同老集群所有节点;
hadoopdistcphdfs://qcloud-hadoop02:9000/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-10-17/data
说明：我们这里是apache hadoop 到cdh数据迁移，这个命令仍然是可以用的。
一般用法
1、迁移之前需要把两个集群的所有节点都互通/etc/hosts文件(重要，包括各个数据节点)
2、配置当前集群主节点到老集群各个节点的ssh免密登陆(可选)
3、由于老集群是HDP2.7.1，新集群是cdh5.8.5,版本不同，不能用hdfs协议直接拷贝，需要用http协议 即不能用：distcp hdfs://src:50070/foo /user而要用：distcp hftp://src:50070/foo /user最终的命令为：
hadoopdistcphftp://192.168.57.73:50070/hive3/20171008/hive3/
4、如果两个集群的版本相同，则可以使用hdfs协议，命令如下：
hadoopdistcphdfs://namenodeip:9000/foohdfs://namenodeip:9000/foo
5、由于迁移数据运行了mr任务，对集群资源有一定的消耗
DistCp优势特性
1 带宽限流
DistCp是支持带宽限流的,使用者可以通过命令参数bandwidth来为程序进行限流,原理类似于HDFS中数据Balance程序的限流.
2 增量数据同步
对于增量数据同步的需求,在DistCp中也得到了很好的实现.通过update,append和diff2个参数能很好的解决.官方的参数使用说明:
Update: Update target, copying only missing files or directories Append: Reuse existing data in target files and append new data to them if possible. Diff: Use snapshot diff report to identify the difference between source and target.
第一个参数,解决了新增文件目录的同步;第二参数,解决已存在文件的增量更新同步;第三个参数解决删除或重命名文件的同步.
这里需要额外解释一下diff的使用需要设置2个不同时间的snapshot进行对比,产生相应的DiffInfo.在获取快照文件的变化时,只会选择出DELETE和RENAME这2种类型的变化信息.
相同hadoop版本同步数据
hadoopdistcp-skipcrccheck-update-m20hdfs://dchadoop002.dx:8020/user/dc/warehouse/test/user/dc/warehouse/test
不同hadoop版本同步数据
hadoopdistcp-skipcrccheck-update-m20hftp://ns1/user/test/user/dc/test
参数:
-m表示并发数-skipcrccheck跳过hdfs校验-update更新文件
理源路径的方式与默认值不同，有些细节需要注意。这里给出一些 -update和 -overwrite的例子。考虑从/source/first/ 和 /source/second/ 到 /target/的拷贝，源路径包括：
hdfs://nn1:8020/source/first/1hdfs://nn1:8020/source/first/2hdfs://nn1:8020/source/second/10hdfs://nn1:8020/source/second/20
当不使用-update或-overwrite选项时，DistCp默认会在/target下创建/first和/second目录。因此将在/target之前先创建目录。
从而：
hadoopdistcphdfs://nn1:8020/source/firsthdfs://nn1:8020/source/secondhdfs://nn2:8020/target
上述命令将在/target中生成以下内容：
hdfs://nn2:8020/target/first/1hdfs://nn2:8020/target/first/2hdfs://nn2:8020/target/second/10hdfs://nn2:8020/target/second/20
当指定-update或-overwrite时，源目录的内容将复制到目标，而不是源目录本身。
从而：
distcp-updatehdfs://nn1:8020/source/firsthdfs://nn1:8020/source/secondhdfs://nn2:8020/target
上述命令将在/ target中生成以下内容：
hdfs://nn2:8020/target/1hdfs://nn2:8020/target/2hdfs://nn2:8020/target/10hdfs://nn2:8020/target/20
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。如果两个源文件夹都包含一个具有相同名称的文件(例如“0”)，那么这两个源文件将在目的地映射到同一个目录：/target/0。DistCp碰到这类冲突的情况会终止操作并退出。现在，请考虑以下复制操作：
distcphdfs://nn1:8020/source/firsthdfs://nn1:8020/source/secondhdfs://nn2:8020/target
其中源路径/大小:
hdfs://nn1:8020/source/first/132hdfs://nn1:8020/source/first/232hdfs://nn1:8020/source/second/1064hdfs://nn1:8020/source/second/2032
和目的路径/大小:
hdfs://nn2:8020/target/132hdfs://nn2:8020/target/1032hdfs://nn2:8020/target/2064
会产生:
hdfs://nn2:8020/target/132hdfs://nn2:8020/target/232hdfs://nn2:8020/target/1064hdfs://nn2:8020/target/2032
文件“1”因为文件长度和内容匹配而被跳过。文件“2”被复制，因为它不存在/target中。因为目标文件内容与源文件内容不匹配，文件“10”和文件“20”被覆盖。如果使用-update 选项，文件“1”也被覆盖。
3 高效的性能
执行的分布式特性
高效的MR组件
hive数据迁移
1.hive数据export到hdfs
exporttablehm2.helperto\’/tmp/export/hm2/helper\’;
如下：
hive>exporttablehm2.helperto\’/tmp/export/hm2/helper\’;Copyingdatafromfile:/app/data/hive/tmp/scratchdir/ce4c15d9-6875-40ed-add4-deedd75a4a92/hive_2018-10-26_10-58-21_552_8465737459112285307-1/-local-10000/_metadataCopyingfile:file:/app/data/hive/tmp/scratchdir/ce4c15d9-6875-40ed-add4-deedd75a4a92/hive_2018-10-26_10-58-21_552_8465737459112285307-1/-local-10000/_metadataCopyingdatafromhdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=13/msgtype=helperCopyingdatafromhdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helperCopyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00001Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00003Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00004Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00005Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00006Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00007Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00008Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00009Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00010Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00011Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00012Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00013Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00014Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00015Copyingdatafromhdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-13/hour=13/msgtype=helperCopyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-13/hour=13/msgtype=helper/part-m-00002Copyingdatafromhdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-13/hour=14/msgtype=helperCopyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-13/hour=14/msgtype=helper/part-m-00000Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-13/hour=14/msgtype=helper/part-m-00002Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-13/hour=14/msgtype=helper/part-m-00006Copyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-13/hour=14/msgtype=helper/part-m-00016Copyingdatafromhdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-22/hour=08/msgtype=helperCopyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-22/hour=08/msgtype=helper/part-m-00006Copyingdatafromhdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-22/hour=09/msgtype=helperCopyingfile:hdfs://nameser/hive/warehouse/hm2.db/helper/dt=2018-06-22/hour=09/msgtype=helper/part-m-00000OKTimetaken:1.52seconds
2.集群间数据复制
需要保证原始集群目录有读权限，新的集群复制保存目录有写权限:
两个集群都要赋权hdfsdfs-chmod-R777/tmp/export/*hdfsdfs-chmod-R777/tmp/export/*
数据复制
hadoopdistcphdfs://qcloud-test-hadoop01:9000/tmp/export/hm2/tmp/export
3.数据导入hive
在源hive show create table tbName显示建表语句，用语句在目标hive建表，然后倒入数据：
importtablehm2.helperfrom\’/tmp/export/hm2/helper\’;
成功：
hive>importtablehm2.helperfrom\’/tmp/export/hm2/helper\’;Copyingdatafromhdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=13/msgtype=helperCopyingdatafromhdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helperCopyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00001Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00003Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00004Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00005Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00006Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00007Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00008Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00009Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00010Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00011Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00012Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00013Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00014Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-12/hour=14/msgtype=helper/part-m-00015Copyingdatafromhdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-13/hour=13/msgtype=helperCopyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-13/hour=13/msgtype=helper/part-m-00002Copyingdatafromhdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-13/hour=14/msgtype=helperCopyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-13/hour=14/msgtype=helper/part-m-00000Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-13/hour=14/msgtype=helper/part-m-00002Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-13/hour=14/msgtype=helper/part-m-00006Copyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-13/hour=14/msgtype=helper/part-m-00016Copyingdatafromhdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-22/hour=08/msgtype=helperCopyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-22/hour=08/msgtype=helper/part-m-00006Copyingdatafromhdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-22/hour=09/msgtype=helperCopyingfile:hdfs://qcloud-cdh01.2144.com:8020/tmp/export/hm2/helper/dt=2018-06-22/hour=09/msgtype=helper/part-m-00000Loadingdatatotablehm2.helperpartition(dt=2018-06-12,hour=13,msgtype=helper)Loadingdatatotablehm2.helperpartition(dt=2018-06-12,hour=14,msgtype=helper)Loadingdatatotablehm2.helperpartition(dt=2018-06-13,hour=13,msgtype=helper)Loadingdatatotablehm2.helperpartition(dt=2018-06-13,hour=14,msgtype=helper)Loadingdatatotablehm2.helperpartition(dt=2018-06-22,hour=08,msgtype=helper)Loadingdatatotablehm2.helperpartition(dt=2018-06-22,hour=09,msgtype=helper)OKTimetaken:4.966seconds
这样就可以在新的hive中执行：
selectcount(*)fromhm2.helper;
只导出某一个分区
导出数据exporttablehm2.helperpartition(dt=\’2017-12-16\’)to\’/tmp/export/helper_2017-12-16\’;数据复制hadoopdistcphdfs://dc1.xx.com:8020/tmp/export/hdfs://dc2.xx.com:8020/tmp/export数据导入importtablehm2.helperpartition(dt=\’2017-12-16\’)from\’/tmp/export/helper_2017-12-16\’
与load data [local] inpath path path2 剪切数据不同，import命令其实是从目标/tmp/export/hm2/helper复制到/user/hive/warehouse/hm2.db/helper，这时候可以把/tmp/export/hm2/helper目录删掉了。
==可以使用hive export/import 进行hive数据的批量迁移，本实验测试了text，orc，parquet，分区表，并测试了不同版本的导入导出。理论上hive导入导出的数据迁移不受版本，数据格式以及表的限制，可以得出结论可以适应hive export/import进行任何hive数据的迁移==
参考链接：https://blog.csdn.net/u9999/article/details/78830818
hbase数据迁移
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。实际中用了hbase层的Export / Import方法，这里介绍一下。
Export/Import方式
源(测试)集群每个节点可以识别目标集群每个节点
源集群hbase执行
hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export\’hm2:test\’hdfs://qcloud-hadoop02:9000/tmp/hbase_export/test
注意：这里路径需要带hdfs://nameser/path ，否则就export 到本地了，下同。
目标集群hbase执行
hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import\’hm2:test\’hdfs://qcloud-hadoop02:9000/tmp/hbase_export/test
或者
目标集群每个节点可以识别源(测试)集群每个节点
源集群hbase执行
hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export\’hm2:test\’hdfs://qcloud-test-hadoop01:9000/tmp/hbase_export/test
目标集群hbase执行
hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import\’hm2:test\’hdfs://qcloud-test-hadoop01:9000/tmp/hbase_export/test 同步元数据
因为分区信息发生了改变，元信息没有同步。
数据导入到指定的文件夹之后，修复分区和表的元信息，(没有使用rbuy的各种脚本，0.9之后就D了，)
hbasehbck-fixTableOrphans\’hm2:test\’hbasehbck-fixMeta\’hm2:test\’hbasehbck-fixAssignments\’hm2:test\’hbasehbck-repair\’hm2:test\’ 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。
资料
https://www.cnblogs.com/felixzh/p/5920153.html http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/quickstart.html
