#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
#scribe日志接收存在小集群到大集群之间， distcp 同步失败的情况，需要手动进行补入。
#1、如果查询补入的日志量少，则可以之间用脚本处理。如果量大，则使用 hadoop 提交job。
# hadoop job 提交方式：
# hadoop jar /usr/local/hadoop-2.4.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-distcp-2.4.0.jar -m 100 hdfs://scribehadoop/scribelog/common_act/2016/08/02/13/ /file/realtime/distcpv2/scribelog/common_act/2016/08/02/13 --update
# --update 参数表示如果目标地址目录存在，则更新该目录中的内容。
#手动同步脚本使用方法： python manual_check_sync.py dst_path
#脚本完成大集群和小集群之间的目录大小比较，目录文件比较。 输出差异文件列表。最后完成同步入库。
import sys,os,commands,re
import logging,logging.handlers
Module=sys.argv[1].split("scribelog")[1]
logger1 = logging.getLogger('mylogger1')
logger1.setLevel(logging.DEBUG)
# 创建一个handler，用于写入日志文件
filehandle = logging.FileHandler('log/test.log',mode='a')
# 再创建一个handler，用于输出到控制台
consehandle = logging.StreamHandler()
# 定义handler的输出格式formatter
formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s]:%(message)s',datefmt='%F %T')
#formatter = logging.Formatter('[%(asctime)s-line:%(lineno)d-%(levelname)s]:%(message)s',datefmt='%F %T')
filehandle.setFormatter(formatter)
consehandle.setFormatter(formatter)
logger1.addHandler(filehandle)
logger1.addHandler(consehandle)
little_cluster="hdfs://yz632.hadoop.com.cn/scribelog"
large_cluster="hdfs://ns1"
#logger1.info("源目录(小集群):%s%s" % ( little_cluster,Module))
logger1.info("源目录(小集群):%s%s" %(little_cluster,Module))
logger1.info("目标目录(大集群):%s%s" %(large_cluster,sys.argv[1]))
#统计目录大小等情况
du_little=commands.getoutput("hadoop fs -count " + little_cluster + Module)
du_large=commands.getoutput("hadoop fs -count " + large_cluster + sys.argv[1])
#获取的值是str类型，所以需要转为list来做比较。
logger1.info(" DIR_COUNT FILECOUNT CONTENTSIZE ")
logger1.info("小集群目录信息：%s" %(du_little))
logger1.info("大集群目录信息：%s" %(du_large))
#Python的str类有split方法，只能根据指定的某个字符分隔字符串,re模块中提供的split方法可以定义多个分隔符。这里可以用单个空格作为分隔即可。
du_little=re.split(' | | ' ,du_little)
du_large=re.split(' | | ' ,du_large)
#du_little=du_little.split(" ")
#du_large=du_large.split(" ")
#print du_large,du_little
#print du_large[3],du_little[3]
#print du_large[6],du_little[6]
#print du_large[7],du_little[7]
#
if du_little[3] == du_large[3] and du_little[6] == du_large[6] and du_little[7] == du_large[7]:
logger1.info("大小集群文件数量、大小一致，不需要同步")
exit()
#如果大小不一致，取出目录下所有文件
little_list=commands.getoutput("hadoop fs -lsr " + little_cluster + Module + "|grep -v \"^d\"" )
large_list =commands.getoutput("hadoop fs -lsr " + large_cluster + sys.argv[1]+"|grep -v \"^d\"")
#logger1.info( "小集群情况:%s " %(little_list))
#logger1.info( "大集群情况:%s ")%(large_list ))
list1=[]
list2=[]
lost_list=[]
for i in little_list.split("\n"):
list1.append(i.split("scribelog")[1])
for i in large_list.split("\n"):
list2.append(i.split("scribelog")[1])
#logger1.info("小集群目录文件:",list1
#logger1.info("大集群目录文件" ,list2
logger1.info("对比大小集群文件---》未同步文件列表:")
for i in list1:
if i not in list2:
logger1.info(i)
lost_list.append(i)
logger1.info(lost_list)
#拉取小集群文件到本地tmp目录中
for i in lost_list:
s=commands.getstatusoutput("hadoop fs -get " + little_cluster + i+" /tmp/")
logger1.info("拉取小集群文件到本地tmp目录中%s" %s )
#入库到大集群
for i in lost_list:
logger1.info(i)
j=commands.getstatusoutput("sudo su - datacopy -s /bin/bash -c '/usr/local/hadoop-2.4.0/bin/hadoop fs -put /tmp/" +i.split("/")[-1] + " /file/realtime/distcpv2/scribelog"+i+" '" )
logger1.info(j)
if j[0] == 0 :
logger1.info(" %s + 同步完成" %(i))
#clear tmp file
for i in lost_list:
commands.getstatusoutput("rm -f /tmp/"+i.split("/")[-1] )
#当同步目录时，可能会出现put的时候提示没有目录存在。参考赵兵的 put - src dest 方法，是否可以避免此类问题有待验证。
du_little=commands.getoutput("hadoop fs -count " + little_cluster + Module)
du_large=commands.getoutput("hadoop fs -count " + large_cluster + sys.argv[1])
logger1.info(" DIR_COUNT FILECOUNT CONTENTSIZE ")
logger1.info("小集群目录信息：%s" %(du_little))
logger1.info("大集群目录信息：%s" %(du_large))
#Python的str类有split方法，但是这个split方法只能根据指定的某个字符分隔字符串,re模块中提供的split方法可以用来做这件事情
du_little=re.split(' | | ' ,du_little)
du_large=re.split(' | | ' ,du_large)
if du_little[3] == du_large[3] and du_little[6] == du_large[6] and du_little[7] == du_large[7]:
logger1.info("小集群文件数量、大小一致，不需要同步")
exit()