hive表跨集群迁移

数据量比较大时,选择官方推荐方案distcp;

1.创建目标数据库

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS xxxxxx LOCATION '/xxx/xxx/xxxx/xxxx.db';

2.创建目标表,与原表信息博保持一致

CREATE [EXTERNAL] TABLE `xxxx`(

`uid` string,

`channel` string)

PARTITIONED BY (

`date` string)

ROW FORMAT SERDE

'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'

STORED AS INPUTFORMAT

'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'

OUTPUTFORMAT

'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'

LOCATION

'/xxx/xxxx/xxx.db/xxxx';

3.distcp迁移数据

./hadoop distcp hdfs://source/table/dir  hdfs://target/table/dir

具体使用请详细看官网文档:https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-distcp/DistCp.html

4.恢复数据

(1)外部表比较简单:msck repair table xxxxx;    分区也会自己修复好;

(2)内部表:

         LOAD DATA INPATH '/xxx/xxx/xxx' OVERWRITE INTO TABLE xxx;

         LOAD DATA INPATH '/xxx/xxxx/xxx' OVERWRITE INTO TABLE xxx  PARTITION (xxxx);

         ALTER TABLE xxxx ADD PARTITION (xxxx) location '/xxx/xxx/xxxx/xxxx';

 

 

 

 

 

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### AWS EMR 跨集群数据迁移方案及操作指南 #### 数据迁移的核心概念 AWS Elastic MapReduce (EMR) 是一种托管的 Hadoop 和 Spark 集群服务,能够轻松处理大规模数据分析任务。当涉及跨集群的数据迁移时,主要关注的是如何高效地将数据从源集群迁移到目标集群,同时最小化停机时间和成本。 为了完成这一过程,可以采用多种策略和技术手段来实现数据的无缝迁移。以下是具体的解决方案和操作指南: --- #### 方案概述 1. **利用 S3 作为中间存储层** - 将源集群中的数据导出至 Amazon S3 存储桶。 - 使用目标集群重新加载这些数据。 - 这种方式适用于批量数据迁移场景,尤其适合静态数据集[^1]。 2. **通过 Hive 或 Spark SQL 实现迁移** - 如果数据存储在 Hive 中,则可以通过 `INSERT INTO` 或 `CREATE TABLE AS SELECT` 的方式将数据复制到新位置。 - 对于动态更新频繁的数据,推荐使用增量同步机制[^2]。 3. **借助 Oozie 自动化工作流管理** - 创建一个自动化的工作流,在夜间或其他低负载时段执行数据迁移任务。 - 此方法特别适合定期全量或增量备份需求[^2]。 4. **直接网络通信(高级选项)** - 若两个集群位于同一 VPC 内部或者可通过私有链接访问彼此,则可以直接建立 SSH/FTP/SMB 等协议通道进行文件交换。 - 不过需要注意网络安全性和带宽限制等问题[^1]。 5. **使用第三方工具加速流程** - 像 DistCp 工具就是专为 HDFS 文件系统之间快速拷贝而设计的命令行实用程序之一; ```bash hadoop distcp hdfs://source-cluster/path/to/data hdfs://target-cluster/new-location/ ``` - 另外还有商业产品如 Talend Big Data Integration 提供图形界面简化整个过程[^4]。 --- #### 操作步骤详解 ##### 方法一:基于 S3 的间接迁移法 1. 在源 EMR 上运行如下 HiveQL 查询语句把原始记录保存成 Parquet/ORC 格式的外部表形式上传给指定 Bucket: ```sql INSERT OVERWRITE DIRECTORY 's3a://my-bucket/source-data' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; ``` 2. 登录到新的实例组里设置好相应的 IAM Role 权限以便允许其读取刚才生成的对象资源。 3. 执行类似下面这样的导入动作重建内部结构并填充内容进去: ```sql LOAD DATA INPATH 's3n://my-bucket/source-data/*.*' INTO TABLE my_table PARTITION(dt='value'); ``` ##### 方法二:运用 Apache Sqoop 导入关系型数据库资料 如果待转移的内容来源于 MySQL Server/RDS Instance 类的关系型管理系统的话,那么就可以考虑调用 Sqoop API 完成转换作业啦! ```bash sqoop import --connect jdbc:mysql://hostname/dbname \ --username root --password secret \ --table employees --as-parquetfile \ --warehouse-dir s3a://bucket-name/target-path/; ``` 最后再参照前述提到过的办法将其接入目的端即可[^3]。 ##### 方法三:实施实时流式转发模式 对于那些需要持续捕获最新变动情况的应用场合而言,Kafka Connect 插件无疑是一个不错的选择哦!它能帮助我们将 Producer 发送过来的消息即时分发出去从而达成预期效果[^4]. --- ### 注意事项 - 确认所有参与方都已正确配置防火墙规则以及子网路由条目使得它们相互可见可达。 - 监控 CPU/Memory/Disk I/O Utilization Metrics 确保不会因为突发流量冲击而导致性能下降甚至崩溃事故的发生。 - 测试期间务必保留原样副本直到验证无误后再删除以免造成不可挽回损失。 ---
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