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。 这篇文档会为常用distcp操作提供指南并阐述它的工作模型。

基本使用方法

distcp最常用在集群之间的拷贝:

hadoop distcp hdfs://master1:8020/foo/bar hdfs://master2:8020/bar/foo

这条命令会把master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master1到master2的拷贝操作。注意distcp使用绝对路径进行操作。

命令行中可以指定多个源目录:

hadoop distcp hdfs://master1:8020/foo/a hdfs://master1:8020/foo/b hdfs://master2:8020/bar/foo

或者使用-f选项,从文件里获得多个源:
 hadoop distcp -f hdfs://master1:8020/srclist hdfs://master2:8020/bar/foo

其中srclist 的内容是
    hdfs://master1:8020/foo/a 
    hdfs://master1:8020/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。

每个TaskTracker必须都能够与源端和目的端文件系统进行访问和交互。 对于HDFS来说,源和目的端要运行相同版本的协议或者使用向下兼容的协议。

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。

值得注意的是,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

选项

选项索引

标识 描述 备注
-p[rbugp] Preserve
  r: replication number
  b: block size
  u: user
  g: group
  p: permission
修改次数不会被保留。并且当指定 -update 时,更新的状态会 被同步,除非文件大小不同(比如文件被重新创建)。
-i 忽略失败 就像在 附录中提到的,这个选项会比默认情况提供关于拷贝的更精确的统计, 同时它还将保留失败拷贝操作的日志,这些日志信息可以用于调试。最后,如果一个map失败了,但并没完成所有分块任务的尝试,这不会导致整个作业的失败。
-log <logdir> 记录日志到 <logdir> DistCp为每个文件的每次尝试拷贝操作都记录日志,并把日志作为map的输出。 如果一个map失败了,当重新执行时这个日志不会被保留。
-m <num_maps> 同时拷贝的最大数目 指定了拷贝数据时map的数目。请注意并不是map数越多吞吐量越大。
-overwrite 覆盖目标 如果一个map失败并且没有使用-i选项,不仅仅那些拷贝失败的文件,这个分块任务中的所有文件都会被重新拷贝。 就像下面提到的,它会改变生成目标路径的语义,所以 用户要小心使用这个选项。
-update 如果源和目标的大小不一样则进行覆盖 像之前提到的,这不是"同步"操作。 执行覆盖的唯一标准是源文件和目标文件大小是否相同;如果不同,则源文件替换目标文件。 像 下面提到的,它也改变生成目标路径的语义, 用户使用要小心。
-f <urilist_uri> 使用<urilist_uri> 作为源文件列表 这等价于把所有文件名列在命令行中。 urilist_uri 列表应该是完整合法的URI。

更新和覆盖

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://master1:8020/foo/a 
    hdfs://master1:8020/foo/a/aa 
    hdfs://master1:8020/foo/a/ab 
    hdfs://master1:8020/foo/b 
    hdfs://master1:8020/foo/b/ba 
    hdfs://master1:8020/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。

现在考虑一个使用-update合法的操作:
distcp -update hdfs://master1:8020/foo/a \ 
               hdfs://master1:8020/foo/b \ 
               hdfs://master2:8020/bar

其中源路径/大小:

hdfs://master1:8020/foo/a 
    hdfs://master1:8020/foo/a/aa 32 
    hdfs://master1:8020/foo/a/ab 32 
    hdfs://master1:8020/foo/b 
    hdfs://master1:8020/foo/b/ba 64 
    hdfs://master1:8020/foo/b/bb 32

和目的路径/大小:

hdfs://master2:8020/bar 
    hdfs://master2:8020/bar/aa 32 
    hdfs://master2:8020/bar/ba 32 
    hdfs://master2:8020/bar/bb 64

会产生:

hdfs://master2:8020/bar 
    hdfs://master2:8020/bar/aa 32 
    hdfs://master2:8020/bar/ab 32 
    hdfs://master2:8020/bar/ba 64 
    hdfs://master2:8020/bar/bb 32

只有master2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。

附录

Map数目

distcp会尝试着均分需要拷贝的内容,这样每个map拷贝差不多相等大小的内容。 但因为文件是最小的拷贝粒度,所以配置增加同时拷贝(如map)的数目不一定会增加实际同时拷贝的数目以及总吞吐量。

如果没使用-m选项,distcp会尝试在调度工作时指定map的数目 为 min (total_bytes / bytes.per.map, 20 * num_task_trackers), 其中bytes.per.map默认是256MB。

建议对于长时间运行或定期运行的作业,根据源和目标集群大小、拷贝数量大小以及带宽调整map的数目。

hadoop distcp -Ddistcp.bytes.per.map=1073741824 -Ddfs.client.socket-timeout=240000000 -Dipc.client.connect.timeout=40000000 -i -update  hdfs://master1:8020/foo/a hdfs://master1:8020/foo/b hdfs://master2:8020/bar/foo

不同HDFS版本间的拷贝

对于不同Hadoop版本间的拷贝,用户应该使用HftpFileSystem。 这是一个只读文件系统,所以distcp必须运行在目标端集群上(更确切的说是在能够写入目标集群的TaskTracker上)。 源的格式是 hftp://<dfs.http.address>/<path> (默认情况dfs.http.address是 <namenode>:50070)。

Map/Reduce和副效应

像前面提到的,map拷贝输入文件失败时,会带来一些副效应。

  • 除非使用了-i,任务产生的日志会被新的尝试替换掉。
  • 除非使用了-overwrite,文件被之前的map成功拷贝后当又一次执行拷贝时会被标记为 "被忽略"。
  • 如果map失败了mapred.map.max.attempts次,剩下的map任务会被终止(除非使用了-i)。
  • 如果mapred.speculative.execution被设置为 final和true,则拷贝的结果是未定义的。
 
 

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