数据湖实操讲解【数据迁移】第二讲：数据无忧 - 利用 checksum

本期导读 ：【数据迁移】第二讲主题：数据无忧：利用 checksum 迁移 HDFS 数据到 OSS讲师：焱冰，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家主要内容：Checksum 技术科普DistCp 技术解密Jindo DistCp 操作实战直播回放链接：（1/2讲）

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

概念简述DistCp Jindo DistCp

DistCp（分布式拷贝）是用于大规模集群内部和集群之间拷贝数据的工具。使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。

Jindo DistCp，则是基于 JindoFS SDK 的阿里云数据迁移工具。Jindo DistCp 由阿里云 E-MapReduce 团队开发，目前支持 HDFS/OSS/S3 之间的数据拷贝场景，提供多种个性化拷贝参数和多种拷贝策略。重点优化 HDFS 到 OSS 的数据拷贝，通过定制化 CopyCommitter，实现 No-Rename 拷贝，并保证数据拷贝落地的完整性、一致性。

Jindo DistCp 具体文档，可参见github：
https://github.com/aliyun/alibabacloud-jindofs/tree/master/docs/jindo_distcp

数据迁移场景中的 Checksum

大数据迁移使用场景：迁移后完整性校验、差异比对/增量拷贝。

完整性校验的场景，特别是异构存储介质间的迁移场景。由于异构存储介质间，默认的数据校验方式往往无法通用。现有的方案往往只能跳过数据完整性校验，这使得在迁移出现问题时无法及时发现。

现有的增量拷贝方案中，开源的 Hadoop DistCp 和 S3 DistCp 也会做差异比较，在异构存储介质间只能对文件名，文件大小做比较，不能真实反应源文件和目标文件是否完全一致。哪怕在同构存储介质间，在做差异比较时，往往也需要将目标存储介质的数据重新读取，并计算一次校验和。

Checksum 技术科普Checksum

数据校验和，可用于差错检测和完整性校验，常见的算法有：

奇偶校验MD5SHA-1SHA-256SHA-512CRC32CRC64奇偶校验

奇偶校验是最简单的校验算法。
具体做法是，在原始数据外，新增一位奇偶校验位，奇偶校验位有两种类型：

以偶校验位来说，如果一组给定数据位中1的个数是奇数，补一个bit为1，使得总的1的个数是偶数。

例：0000001, 补一个bit为1, 00000011。

以奇校验位来说，如果给定一组数据位中1的个数是奇数，补一个bit为0，使得总的1的个数是奇数。

例：0000001, 补一个bit为0, 00000010。

数据摘要算法

MD5、SHA-1、SHA-256、SHA-512 都是数据摘要算法，均被广泛作为密码的散列函数。

但由于 MD5、SHA-1 已经被证明为不安全的算法，目前建议使用较新的 SHA-256 和 SHA-512。

所有算法的输入均可以是不定长的数据。MD5 输出是16字节（128位）， SHA-1 输出为20字节（160位），SHA-256 为32字节（256位），SHA-512 为64字节（512位）。

可以看到，SHA 算法的输出长度更长，因此更难发生碰撞，数据也更为安全。但运算速度与 MD5 相比，也更慢。

循环冗余校验

循环冗余校验又称 CRC（Cyclic redundancy check），将待发送的比特串看做是系数为 0 或者 1 的多项式。

M = 1001010M(x) = 1x^6 + 0x^5 + 0x^4 + 1x^3 + 0x^2 + 1x^1 + 0*x^0M(x) = x^6 + x^3 + x

CRC 编码时，发送方和接收方必须预先商定一个生成多项式 G(x)。

发送方将比特串和生成多项式 G(x) 进行运算得到校验码，在比特串尾附加校验码，使得带校验码的比特串的多项式能被 G(x) 整除。接收方接收到后，除以 G(x)，若有余数，则传输有错。

CRC 常用的生成多项式（ ITU-IEEE 规范）

CRC的优缺点

CRC算法的优点是算法实现相对简单、运算速度较快。而且错误检错能力很强，因此被广泛应用于通信数据校验。

缺点是输出长度较短，容易被伪造，碰撞率高。

性能参考：CRC32 CRC64 MD5 SHA-1 SHA-512 SHA-256

DistCp 技术解密Hadoop DistCp

默认 Checksum 算法：CRC32
跳过 Checksum 校验的参数：-skipcrccheck
差异比较：直接调用参数 -diff
增量拷贝：直接调用参数 –update

Hadoop 3.1.1以上版本，支持了全新组合式 CRC 文件 Checksum 。让Hadoop 实现与外部存储系统一致的 CRC 算法，以满足 HDFS 和其他外部存储系统进行差异对比。但该方案有以下缺点：源存储介质和目标存储介质必须使用相同的 Checksum 算法，如果是往云上迁移，往往只能改变源端私有化存储介质的 Checksum 算法，去适配目标介质，有一定改造成本。

S3 DistCp

默认 Checksum 算法：MD5
不支持扩展 Checksum
不支持差异比较功能
不支持一键增量拷贝功能

拷贝结束时，在-outputManifest参数指定的路径下生成Manifest文件。下次拷贝时，指定-previousManifest参数，获取Manifest中的差异文件列表来实现增量拷贝。

其他云厂商

同样不支持一键增量拷贝功能。差异比较时，往往需要拉取源文件重复计算Checksum。Jindo DistCp

Checksum 算法：默认CRC32，支持CRC64
Checksum 相关的参数：默认开启，禁用参数-disableChecksum
差异比对，增量拷贝方式与 Hadoop 社区对齐：

--diff：指定为差异比较模式。--update：指定为增量Copy模式。默认先比较是否存在，再比较文件大小，最后比较文件Checksum。如果不希望比较文件Checksum，可以通过增加--disableChecksum参数来关闭，即只比较文件名和文件大小。差异比较/增量比较时不重复计算。横向比较

Jindo DistCp 操作实战

下载
?wget https://smartdata-binary.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/Jindo-distcp-3.0/DISTCP-3.5/jindo-distcp-3.5.0.jar

执行命令
?hadoop jar jindo-distcp-3.5.0.jar --src /user/root/random-data --dest oss://yanbin-hd2-test/distcp/ --parallelism 10
?-src：hdfs 的源路径
?--dest：oss 的目标路径
?--ossKey：oss 的 AccessKey
?--ossSecret：oss 的 AccessSecret
?--ossEndPoint：oss 的 endpoint 信息，可以公网或者内网的 endpoint
?--parallelism：任务并发大小，根据集群资源可调整

Jindo DistCp 高阶使用实战

禁用Checksum
?hadoop jar jindo-distcp-3.5.0.jar --src /user/root/random-data --dest oss://yanbin-hd2-test/distcp/ --parallelism 10 --disableChecksum

增量拷贝
?hadoop jar jindo-distcp-3.5.0.jar --src /user/root/random-data --dest oss://yanbin-hd2-test/distcp/ --parallelism 10 --update

差异比较时，启用CMS告警
?export cmsAccessKeyId= your_key_id
?export cmsAccessSecret= your_key_secret
?export cmsRegion=cn-shanghai
?export cmsToken= your_cms_token
?export cmsLevel=WARN
?hadoop jar jindo-distcp-3.5.0.jar --src /user/root/random-data --dest oss://yanbin-hd2-test/distcp/ --diff --enableCMS

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

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

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本文转自网络，原文链接：https://developer.aliyun.com/article/784031
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