大数据搬迁方案简单实践

本实验以通过华为云CDM服务进行数据迁移为例，介绍如何将其他Hadoop集群的历史数据迁移至华为云MRS中，以便获取MRS云服务的诸多特性。本迁移指导将指导适用于多种不同场景下的HBase、Hive数据向MRS集群的迁移工作。由于数据迁移过程中可能存在数据覆盖、丢失、损坏等风险，因此本指导只作为实验参考，实际项目的数据迁移方案的制定及实施请华为云支持人员协同完成。

购买MRS集群

这个实验里我们需要购买两台MRS集群，其中一台mrs_old中有Hive和HBase历史数据，另一台mrs_new没有数据。实验过程模拟从mrs_old搬迁Hive和HBase数据到mrs_new中。

除了 mrs_new和mrs_old不同的eip外，其余配置均与之前保持一致。

点击进入MRS页面，点击“购买集群”：

选择“自定义购买”

区域：华北—北京四

计费模式：按需计费

集群名称：mrs-old

版本类型：普通版

集群版本：MRS 3.1.0 WXL

集群类型：自定义

勾选组件：Hadoop/HBase/Hive/Zookeeper/Ranger

开启“拓扑调整”，勾选master（3）的“DN, NM, RS”。此操作表示在Master3节点分别部署DataNode, NodeManager, RegionServer以解决如上警告。

购买CDM集群

“服务列表”->“迁移”->“云数据迁移 CDM”

进入CDM界面，点击“购买云数据迁移服务”

当前区域：华北-北京四

可用区：任意区即可

集群名称：cdm-bigdata

实例类型：cdm.large 8核16GB

虚拟私有云：vpc-bigdata

子网：subnet-bigdata

安全组：sg-bigdata

消息通知：保持关闭状态

确认无误后点击“立即购买”。

再次确认配置，确认无误后点击“提交”。等待约【8分钟】创建成功。

旧集群Hive建库建表

业务数据通常存放在多个不同系统的不同业务表中，在需要进行统计分析和进一步的数据挖掘时合成宽表，汇总更多的特征。

本实验中用户信息表(personal_data)来自客户办理业务时生成的表格，用户充值信息表(recharge_data)为用户平时的充值情况，用户业务使用表(usage_data)为用户平时通话、上网等数据，最终形成的业务宽表具有更多字段或者特征，为下一步分析和数据挖掘做好准备。

下载数据至实验沙箱

重新启动一个Xfce终端连接，使用wget命令在Xfce终端下载personal_data.csv、recharge_data.csv、usage_data.csv三个文件。

wget https://sandbox-expriment-files.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com:443/20220726/usage_data.csv

wget https://sandbox-expriment-files.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com:443/20220726/recharge_data.csv

wget https://sandbox-expriment-files.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com:443/20220726/personal_data.csv

上传数据至集群服务器

scp usage_data.csv recharge_data.csv personal_data.csv root@xxx.xxx.xxx.xxx:/

注意：弹性公网IP见mrs_old集群详情页

登录集群主节点服务器

查看根目录下是否存在以上三个文件。

将数据上传至HDFS

在Xfce窗口输入以下命令，同时创建三个路径。

hdfs dfs -mkdir -p /user/personal_dir_data /user/recharge_dir_data /user/usage_dir_data

hdfs dfs -put /personal_data.csv /user/personal_dir_data
hdfs dfs -put /recharge_data.csv /user/recharge_dir_data
hdfs dfs -put /usage_data.csv /user/usage_dir_data

查看HDFS上数据。注意命令后跟三个路径

hdfs dfs -ls /user/personal_dir_data /user/recharge_dir_data /user/usage_dir_data

Hive中建库、建表并加载数据

进入Hive命令窗口

beeline

显示现有的数据库

show databases;

创建hive_batch数据库，并切换至hive_batch：

create database hive_batch;

use hive_batch;

显示当前数据库下所有表格：

show tables;

创建personal_data表：

create table hive_batch.personal_data
(USER_ID int,SERVICE string, AGE int,LOCATION string, CAREER string,CREATEDATE string)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

加载数据到 personal_data

LOAD DATA INPATH '/user/personal_dir_data/personal_data.csv' OVERWRITE INTO TABLE hive_batch.personal_data;

显示 personal_data 的前5行

select * from hive_batch.personal_data limit 5;

创建表recharge_data并导入数据

create table hive_batch.recharge_data
(USER_ID int,LAST_RECHARGE_VALUE int,TOTAL_RECHARGE_VALUE int,
TOTAL_RECHARGE_COUNT int,BALANCED int)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

LOAD DATA INPATH '/user/recharge_dir_data/recharge_data.csv' OVERWRITE INTO TABLE hive_batch.recharge_data;

显示recharge_data前5行

select * from hive_batch.recharge_data limit 5;

创建表usage_data并导入数据

create table hive_batch.usage_data
(USER_ID int,SERVICE_KIND string,CALL_DURATION int,CALLED_DURATION int,IN_PACKAGE_FLUX int,OUT_PACKAGE_FLUX int,MONTHLY_ONLINE_DURATION int,NET_DURATION int)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

LOAD DATA INPATH '/user/usage_dir_data/usage_data.csv' OVERWRITE INTO TABLE hive_batch.usage_data;

显示前5行

select * from hive_batch.usage_data limit 5;

此时显示当前数据库下所有表格，应该能看见所有的三张表。

show tables;

新集群Hive建库建表

利用Xfce登录mrs_new集群。

进入Hive命令窗口

beeline

显示现有的数据库

show databases;

创建hive_batch_new数据库，并切换至hive_batch_new：

create database hive_batch_new;

use hive_batch_new;

show tables;

创建personal_data表：

create table hive_batch_new.personal_data
(USER_ID int,SERVICE string, AGE int,LOCATION string, CAREER string,CREATEDATE string)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

创建表recharge_data表：

create table hive_batch_new.recharge_data
(USER_ID int,LAST_RECHARGE_VALUE int,TOTAL_RECHARGE_VALUE int,
TOTAL_RECHARGE_COUNT int,BALANCED int)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

创建表usage_data并导入数据

create table hive_batch_new.usage_data
(USER_ID int,SERVICE_KIND string,CALL_DURATION int,CALLED_DURATION int,IN_PACKAGE_FLUX int,OUT_PACKAGE_FLUX int,MONTHLY_ONLINE_DURATION int,NET_DURATION int)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

显示当前数据库下所有表格

show tables;

CDM迁移Hive数据表

创建CDM链接

进入CDM界面，点击“作业管理”

在“连接管理”标签下点击“新建连接”。

配置对应的Hive连接。

由于我们模拟从一台MRS集群迁移到另一台MRS集群，因此需分别针对mrs_old和mrs_new创建两个MRS Hive连接。先创建针对mrs_old的连接。

选择MRS Hive，点击下一步。

配置基本参数。

① 名称：Hive_old

② 连接器：Hive

③ Hadoop类型：MRS

④ Manage IP：在右侧点击“选择”按钮，找到自己创建的mrs_old，点击该集群名称，会自动映射到该集群的Active Master节点IP

⑤ 认证类型：SIMPLE

⑥ Hive版本：HIVE_3_X

⑦ 用户名：admin

⑧ 密码：设置为自己购买MRS集群时的密码

⑨ OBS支持：否

⑩ 运行模式：EMBEDDED

⑪ 是否使用集群配置：否

确认无误后点击“测试“。测试可能需要花费一定时间，请耐心等待约半分钟。测试通过后点击保存，即可保存所创建的连接了。

类似的，再建立一个到mrs_new集群Hive的连接。

① 名称：Hive_new

② 连接器：Hive

③ Hadoop类型：MRS

④ Manage IP：在右侧点击“选择”按钮，找到自己创建的mrs_new，点击该集群名称，会自动映射到该集群的Active Master节点IP

⑤ 认证类型：SIMPLE

⑥ Hive版本：HIVE_3_X

⑦ 用户名：admin

⑧ 密码：设置为自己购买MRS集群时的密码

⑨ OBS支持：否

⑩ 运行模式：EMBEDDED

⑪ 是否使用集群配置：否

确认无误后点击“测试“。测试可能需要花费一定时间，请耐心等待约半分钟。测试通过后点击保存，即可保存所创建的连接了。

两个连接都创建成功后，完成后回到连接管理界面，可以看到所创建的连接如下：

新建表迁移作业

进入“ 表/文件“迁移界面

配置信息如下：

作业名称：HiveQYCS

源端作业配置

源连接名称：下拉选择Hive_old

数据库名称：下拉选择hive_batch

数据表名称：下拉选择personal_data

读取方式：HDFS

目的端作业配置

目的连接名称：下拉选择Hive_new

数据库名称：下拉选择hive_batch_new

表名：下拉选择personal_data

确认无误后点击“下一步“，进入字段映射的界面。

由于我们建表时字段数量、名称和类型都是完全一致的，因此无需配置。在实际业务中可能会有目的端和源端字段不一致的情况，可根据实际需要进行配置。

确认无误后点击下一步，进入任务配置。这一步可配置失败重试机制，防止因网络问题导致迁移失败，同时在高级选项中还可根据迁移作业大小配置作业的并发度。由于我们的演示数据量不大，因此不做配置，保持默认即可。

确认无误后，点击保存并运行。任务提交后等待约5秒左右即可完成迁移

使用Xfce回到mrs_new集群，进入Hive操作界面.

beeline

切换至hive_batch_new数据库，查看personal_data表前5行，发现数据已被正确迁移至新集群。

use hive_batch_new;

select * from hive_batch_new.personal_data limit 5;

新建整库迁移作业

表迁移作业只能一次迁移一张表，当表文件数量较多时比较繁琐。在CDM服务中还提供了整库迁移的选项，可以一次性批量迁移多张表格，从而大大提高了迁移的效率。

回到CDM作业配置界面，找到“整库迁移“标签，点击“新建作业”。

配置作业信息如下：

作业名称：HiveZKQY

源连接名称：下拉选择Hive_old

数据库名称：下拉选择hive_batch

目的连接名称：下拉选择Hive_new

数据库名称：下拉选择hive_batch_new

另外，由于之前已经导入过personal_data表，因此需将“导入前清空数据” 选项选为“是“。

注意：只有内部表才可清空数据，外部表无法执行清空数据选项。

确认无误后点击下一步。此时字段映射选择的是需要迁移的表。如果需将所有表都迁移至新集群，可以点击“全选”，然后点击“>>”按钮。

点击下一步。

在任务配置界面，根据需要设定“同时执行的子作业个数”和“抽取并发数”。此处我们保持默认即可。

确认无误后点击“保存并运行”。提交成功后等待约7秒即可迁移成功。

利用Xfce登录mrs_new集群，回到Hive命令行：

beeline

切换至hive_batch_new数据库，分别查看recharge_data表和usage_data表的前5行，发现数据已被正确迁移至新集群。

CDM迁移HBase数据表

旧集群HBase建表

在mrs-old 集群管理页中点击进入 Manager页，选择EIP方式。下载HBase命令行客户端并执行安装。

在右上角选择“更多 > 下载客户端”，弹出“下载客户端”信息提示框。

选择客户端类型”中选择“完整客户端”。

“选择平台类型”中选择x86_64

勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件。

文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client”。

打开一个新的Xfce窗口，登录到MRS-old集群

进入安装包所在目录，例如“/tmp/FusionInsight-Client”。

执行如下命令解压安装包到本地目录。

tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_HBase_Client.tar

解压获取的安装文件。

tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_HBase_ClientConfig.tar

进入安装包所在目录。

cd /tmp/FusionInsight-Client/FusionInsight_Cluster_1_HBase_ClientConfig

执行下列命令，安装客户端到指定目录（绝对路径），例如安装到“/opt/client”目录。

./install.sh /opt/client

等待客户端安装完成。执行以下命令切换到客户端目录：

cd /opt/client

执行以下命令配置环境变量：

source bigdata_env

输入hbase shell进入hbase命令行：

hbase shell

在HBase中创建data_old数据表并导入数据。

import java.util.Date

#创建表
create 'data_old','f'

#插入数据
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100001","p_name":"<张家界-凤凰-天门山-玻璃栈道飞机5日游>","price":"2141"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100002","p_name":"<丽江-香格里拉-泸沽湖双飞7日游>","price":"4429"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100003","p_name":"<香格里拉-昆大丽3飞6日游>","price":"2479"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100004","p_name":"<桂林-阳朔-古东瀑布-世外桃源双飞5日游>","price":"2389"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100005","p_name":"<海南三亚-无自费5日游>","price":"2389"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100006","p_name":"<成都-九寨沟-黄龙-花湖-红原-九曲双飞7日游>","price":"3729"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100007","p_name":"<海南三亚5日游>","price":"2168"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100008","p_name":"<海南三亚五星0购物6日游>","price":"2916"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100009","p_name":"<厦门双飞4日游>","price":"1388"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100010","p_name":"<绵阳-九寨-黄龙-都江堰-成都双飞5日游>","price":"2899"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100011","p_name":"<桂林-阳朔-古东-世外桃源双飞4日游>","price":"2249"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100012","p_name":"<成都-九寨沟-黄龙双飞6日游>","price":"2611"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100013","p_name":"<版纳-香格里拉-昆大丽4飞一卧8日游>","price":"3399"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100014","p_name":"<成都-都江堰-黄龙九寨沟双飞6日游>","price":"2989"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100015","p_name":"<桂林-大漓江-阳朔-龙脊梯田双飞4日游>","price":"2048"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100016","p_name":"<长沙-张家界-黄龙洞-天门山-凤凰双飞7日游>","price":"3141"}'

插入成功后，使用scan命令查看data_old数据表：