hadoop之 distcp（分布式拷贝）

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，更新的状态不会被同步，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。

source：http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/45869945