数据湖实操讲解【数据迁移】第一讲：高效迁移 HDFS 海量文件到 O

本期导读 ：【数据迁移】第一讲主题：高效迁移 HDFS 海量文件到 OSS讲师：扬礼，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 开发工程师主要内容：DistCp 介绍Jindo DistCp 介绍性能优化功能演示直播回放链接：

https://developer.aliyun.com/live/246728

背景介绍

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内容概述什么是 DistCp？

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。

DistCp 工具种类

Jindo DistCp 介绍分布式文件拷贝工具，基于 MapReduce支持多种数据源（HDFS / OSS / S3 / COS 等）多种拷贝策略，功能对齐开源 Hadoop DistCp 及 S3 DistCp 等深度结合 OSS，基于 native 实现的 JindoFS SDK优化 JobCommitter，性能领先开源工具现有 HDFS海量文件同步到 OSS 存在的问题文件数量规模大，百/千万级，开源 DistCp 超时/OOM 等HDFS 拷贝到 OSS ，效率较慢，Rename 耗时现有开源工具无法保证数据拷贝一致性不支持传输时进行归档/冷存储等 OSS 特性Jindo DistCp 基于 HDFS 海量文件同步到 OSS 场景优化分批 Batch，避免文件数过多/文件size过大，造成超时/OOM定制化 CopyCommitter，实现 No-Rename 拷贝，并保证数据拷贝落地的一致性大/小文件传输策略优化基于 native 实现的 JindoFS SDK，优化读写 OSS 性能性能优化：CopyCommitter – NoRename 拷贝1、MapReduce JobCommitter

2、Jindo CopyCommitter

基于对象存储系统的 Multipart Upload，结合 OSS 文件系统层面的定制支持，可以实现在保证数据一致性前提下无需 Rename 操作的 Job Committer 实现。

性能测试

我们做了一个 Jindo DistCp 和 Hadoop DistCp的性能对比，在这个测试中我们以 HDFS 到 OSS 离线数据迁移为主要场景，利用Hadoop 自带的测试数据集 TestDFSIO 分别生成1000个10M、1000个500M、1000个1G 大小的文件进行从 HDFS 拷贝数据到 OSS 上的测试过程。

Github链接：

https://github.com/aliyun/alibabacloud-jindofs/blob/master/docs/jindo_distcp/jindo_distcp_overview.md

浏览器打开Github链接，点击对应使用场景，进行具体实践。

实例演示在Github中下载 jindo-distcp-3.5.0.jar将 jar 包拷贝到可提交 YARN 作业的节点上选择 src 和 dest 路径及合适的参数hadoop jar jindo-distcp-3.5.0.jar --src /data --dest oss://yang-ha/data --parallelism 10执行命令查看进度（命令行/WebUI）

直接观看视频回放，获取实例讲解~https://developer.aliyun.com/live/246728

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本文转自网络，原文链接：https://developer.aliyun.com/article/784015
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