hadoop中有一个叫做distcp（分布式复制）的有用程序，能从hadoop的文件系统并行复制大量数据。


distcp一般用于在两个HDFS集群中传输数据。如果集群在hadoop的同一版本上运行，就适合使用hdfs方案：


   % hadoop distcp hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar 
这将从第一个集群中复制/foo目录（和它的内容）到第二个集群中的/bar目录下，所以第二个集群会有/bar/foo目录结构。如果/bar不存在，则会新建一个。可以指定多个源路径，并且所有的都会被复制到目标路径。源路径必须是绝对路径。


默认情况下，distcp会跳过目标路径已经有的文件，但可以通过提供的-overwrite选项进行覆盖，也可以用-update选项来选择只更新那些修改过的文件。


 


第一个集群的子树/foo下的一个文件与第二个集群的改变进行同步。


% hadoop distcp -update hdfs://namenode1/foo hdfs://namenode2/bar/foo 
distcp是作为一个MapReduce作业执行的，复制工作由集群中并行运行的map来完成。这里没有reducer。每个文件都由一个单一的map进行复制，并且distcp通过将文件分成大致相等的文件来为每个map数量大致相同的数据。


map的数量确定：


通过让每一个map复制数量合理的数据以最小化任务建立所涉及的开销，是一个很好的想法，所以每个map的副本至少为256MB。例如，1GB的文件被分成4个map任务。如果数据很大，为限制带宽和集群的使用而限制映射的数据就变得很有必要。map默认的最大数量是每个集群节点（tasktracker）有20个。例如，复制1000GB的文件到一个100个节点的集群，会分配2000个map（每个节点20个map），所以平均每个会复制512MB。通过对distcp指定-m参数，会减少映射的分配数量。例如，-m 1000会分配1000个map，平均每个复制1GB。


如果想在两个运行着不同版本HDFS的集群上利用distcp，使用hdfs协议是会失败的，因为RPC系统是不兼容的。想要弥补这种情况，可以使用基于HTTP的HFTP文件系统从源中进行读取。这个作业必须运行在目标集群上，使得HDFS RPC版本是兼容的。使用HFTP重复前面的例子：% hadoop distcp hftp://namenode1:50070/foo hdfs://namenode2/bar 


注意，需要在URI源中指定名称节点的Web端口。这是由dfs.http.address的属性决定的，默认值为50070。


保持HDFS集群的平衡


向HDFS复制数据时，考虑集群的平衡相当重要。文件块在集群中均匀地分布时，HDFS能达到最佳工作状态。回顾前面1000 GB数据的例子，通过指定-m选项为1，即由一个单一的map执行复制工作，它的意思是，不考虑速度变慢和未充分利用集群资源，每个块的第一个副本会存储在运行map的节点上(直到磁盘被填满)。第二和第三个副本分散在集群中，但这一个节点并不会平衡。通过让map的数量多于集群中节点的数量，我们便可避免这个问题。鉴于此，最好首先就用默认的每个节点20个map这个默认设置来运行distcp。

然而，这也并不总能阻止一个集群变得不平衡。也许想限制map的数量以便一些节点可以被其他作业使用。若是这样，可以使用balancer工具继续改善集群中块的分布。