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：
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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