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使用 DistCp 在 Azure Storage Blobs 和 Azure Data Lake Storage 之间复制数据

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可以使用 DistCp 在常规用途 V2 存储帐户与启用了分层命名空间的常规用途 V2 存储帐户之间复制数据。 本文提供如何使用 DistCp 工具的说明。

DistCp 提供了各种命令行参数，强烈建议你阅读本文以优化对 DistCp 的使用。 本文介绍了基本功能，同时重点介绍了如何使用 DistCp 将数据复制到支持分层命名空间的帐户。

先决条件

  • Azure 订阅。 有关详细信息，请参阅获取 Azure 试用版。
  • 未启用 Data Lake Storage 功能（分层命名空间）的现有 Azure 存储帐户。
  • 启用 Data Lake Storage 功能（分层命名空间）的现有 Azure 存储帐户。 有关如何创建 Azure 存储帐户的说明，请参阅创建 Azure 存储帐户
  • 在已启用分层命名空间的存储帐户中创建的容器。
  • 可以访问启用了分层命名空间功能的存储帐户的 Azure HDInsight 群集。 有关详细信息，请参阅将 Azure Data Lake Storage 与 Azure HDInsight 群集配合使用。 请确保对该群集启用远程桌面。

从 HDInsight Linux 群集使用 DistCp

HDInsight 群集附带 DistCp 实用工具，该实用工具可用于从不同源中复制数据到 HDInsight 群集。 如果 HDInsight 群集已配置为一起使用 Azure Blob 存储和 Azure Data Lake Storage，则可以立即使用 DistCp 实用工具在其间复制数据。 本部分介绍如何使用 DistCp 实用工具。

  1. 在 HDI 群集中创建 SSH 会话。 有关详细信息，请参阅连接到基于 Linux 的 HDInsight 群集。

  2. 验证是否可以访问现有的常规用途 V2 帐户（未启用分层命名空间）。

    hdfs dfs –ls wasbs://<container-name>@<storage-account-name>.blob.core.chinacloudapi.cn/

    输出应提供容器中内容的列表。

  3. 同样，验证是否可从此群集访问启用分层命名空间的存储帐户。 运行以下命令：

    hdfs dfs -ls abfss://<container-name>@<storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/

    输出会提供 Data Lake Storage 帐户中文件/文件夹的列表。

  4. 使用 DistCp 从 WASB 将数据复制到 Data Lake Storage 帐户。

    hadoop distcp wasbs://<container-name>@<storage-account-name>.blob.core.chinacloudapi.cn/example/data/gutenberg abfss://<container-name>@<storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/myfolder

    该命令会将 Blob 存储中 /example/data/gutenberg/ 文件夹的内容复制到 Data Lake Storage 帐户中的 /myfolder 。

  5. 同样，使用 DistCp 从 Data Lake Storage 帐户将数据复制到 Blob 存储 (WASB)。

    hadoop distcp abfss://<container-name>@<storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/myfolder wasbs://<container-name>@<storage-account-name>.blob.core.chinacloudapi.cn/example/data/gutenberg

    该命令会将 Data Lake Store 帐户中 /myfolder 的内容复制到 WASB 中的 /example/data/gutenberg/ 文件夹 。

使用 DistCp 时的性能注意事项

由于 DistCp 的最小粒度是单个文件，设置同步复制的最大数目是针对 Data Lake Storage 对其进行优化的最重要参数。 同步复制的数目等于命令行上的映射器数 (m) 参数。 此参数指定用于复制数据的映射器的最大数目。 默认值为 20。

示例

hadoop distcp -m 100 wasbs://<container-name>@<storage-account-name>.blob.core.chinacloudapi.cn/example/data/gutenberg abfss://<container-name>@<storage-account-name>.dfs.core.chinacloudapi.cn/myfolder

如何确定要使用的映射器数？

请参考下面的指导。

  • 步骤 1：确定可用于“默认”YARN 应用队列的总内存 - 第一步是确定可用于“默认”YARN 应用队列的内存。 可在与群集关联的 Ambari 门户中获取此信息。 导航到 YARN 并查看“配置”选项卡可看到可用于“默认”应用队列的 YARN 内存。 这是 DistCp 作业（实际是 MapReduce 作业）的总可用内存。

  • 步骤 2：计算映射器数 - m 的值等于总 YARN 内存除以 YARN 容器大小的商。 YARN 容器大小的信息也可在 Ambari 门户中找到。 导航到 YARN 并查看“配置”选项卡。YARN 容器大小显示在此窗口中。 用于得到映射器数 (m) 的公式是

    m = (number of nodes * YARN memory for each node) / YARN container size

示例

假设你有一个 4x D14v2s 群集，并且想要从 10 个不同的文件夹传输 10 TB 的数据。 每个文件夹都包含不同数量的数据，并且每个文件夹中的文件大小也不同。

  • 总 YARN 内存：从 Ambari 门户确定一个 D14 节点的 YARN 内存为 96 GB。 因此，具有 4 个节点的群集的总 YARN 内存是：

    YARN memory = 4 * 96GB = 384GB

  • 映射器数：从 Ambari 门户确定一个 D14 群集节点的 YARN 容器大小为 3,072 MB。 因此，映射器数为：

    m = (4 nodes * 96GB) / 3072MB = 128 mappers

如果其他应用程序正在使用内存，则可以选择仅将群集的部分 YARN 内存用于 DistCp。

复制大型数据集

当要移动的数据集非常大（例如，> 1 TB）时，或者如果有许多不同的文件夹，则应考虑使用多个 DistCp 作业。 可能没有任何性能提升，但它会展开作业，因此如果有任何作业失败，只需重启该特定作业（而不是整个作业）。

限制

  • DistCp 会尝试创建大小类似的映射器以优化性能。 增加映射器数不一定始终会提高性能。

  • DistCp 被限制为每个文件只有一个映射器。 因此，映射器数不应超过拥有的文件数。 由于 DistCp 只能将一个映射器分配给一个文件，这会限制可用于复制大型文件的并发数量。

  • 如果有少量大型文件，则应将它们拆分为 256 MB 的文件块，以便提供更多潜在并发。