集群之间数据的迁移

场景:旧集群的数据要迁移到新集群上面


hadoop distcp [option] hdfs://master_ip:8020/hive/warehouse/xxx.db/tab_name hdfs://master_ip:8020/hive/warehouse/xxx.db/tab_name


option的内容可以hadoop distcp回车就可以查看帮助了,这里不用多解释了吧。


master_ip:填集群master的IP

tab_name:天要迁移表的名字

路径要保证正确,如果你不知道表的路径可以用desc formatted db_name.tab_name来看。location就是正确的路径,把test01换成master_ip:port即可。

例如:

hive> desc formatted aidemo.ac_ref;
OK
# col_name            	data_type           	comment             
	 	 
pkg_name            	string              	                    
label               	string              	                    
	 	 
# Detailed Table Information	 	 
Database:           	aidemo              	 
Owner:              	hchou              	 
CreateTime:         	Wed Jun 07 15:34:35 CST 2017	 
LastAccessTime:     	UNKNOWN             	 
Protect Mode:       	None                	 
Retention:          	0                   	 
Location:           	hdfs://test01/hive/warehouse/aidemo.db/ac_ref	 
Table Type:         	MANAGED_TABLE       	 
Table Parameters:	 	 
	transient_lastDdlTime	1496820875          
	 	 
# Storage Information	 	 
SerDe Library:      	org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe	 
InputFormat:        	org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat	 
OutputFormat:       	org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat	 
Compressed:         	No                  	 
Num Buckets:        	-1                  	 
Bucket Columns:     	[]                  	 
Sort Columns:       	[]                  	 
Storage Desc Params:	 	 
	field.delim         	\t                  
	serialization.format	\t                  
Time taken: 0.078 seconds, Fetched: 28 row(s)




### 关于在EMR集群迁移Kafka数据的方法与最佳实践 当考虑在Elastic MapReduce (EMR) 集群之间迁移Apache Kafka的数据时,有几种方法可以实现这一目标。为了确保迁移过程中的高可用性和可靠性,建议采用一些特定的技术和工具。 #### 使用MirrorMaker进行跨集群复制 一种常见的做法是利用Kafka自带的MirrorMaker工具来同步两个不同集群之间的消息流。通过配置源集群作为生产者并将目标集群设置为消费者角色,能够有效地将数据从一个环境迁移到另一个环境中[^1]。 ```bash bin/kafka-mirror-maker.sh \ --consumer.config source-cluster-consumer.properties \ --producer.config target-cluster-producer.properties \ --whitelist ".*" ``` 此命令会启动镜像制造器服务,在两个指定位置之间持续传输新产生的记录。对于大规模部署而言,还可以调整参数以优化性能并减少延迟影响。 #### 实施健壮的数据管道策略 除了简单的直接转移外,构建更加稳健的数据处理管线也是至关重要的一步。这可能涉及到实施故障切换选项以及其他增强措施,从而创建更为可靠的端到端解决方案。 例如,可以通过引入额外的日志收集机制(如Apache Flume),确保即使在网络中断或其他异常情况下也能保持数据的一致性;同时配合使用监控平台实时跟踪整个流程的状态变化情况,以便及时发现问题所在并采取相应行动加以解决。 #### 测试驱动开发与流量分发技术相结合 考虑到实际应用场景下的复杂度以及潜在风险因素,在正式上线前进行全面测试显得尤为重要。这里推荐采纳一种激进的理念——即拥抱诸如生产环境内测验及基于监测导向的发展模式;一旦代码经过初步单元测试验证之后,则可将其部署至部分业务量上观察其表现如何对比先前版本的效果[^2]。 这种渐进式的发布方式不仅有助于降低变更带来的不确定性,而且还能借助已有的负载均衡设施灵活控制访问比例,进而达到平稳过渡的目的。
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