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数据迁移 数据迁移方案介绍 数据迁移到MRS前信息收集 数据迁移到MRS前网络准备 使用CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群 使用CDM服务迁移HBase数据至MRS集群 使用CDM服务迁移Hive数据至MRS集群 使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 使用CDM
数据迁移到MRS前网络准备 数据迁移网络方案说明 进行大数据迁移时，需要保证源端集群和目的端集群之间的网络互通，例如使用hadoop distcp命令跨集群复制数据时需要所有DataNode节点网络互通。根据不同的迁移场景需要使用不同的方式先打通两套集群之间网络连接。
HBase自带的一些机制和工具命令也可以实现数据搬迁，例如通过导出Snapshots快照、Export/Import、CopyTable方式等，可以参考Apache官网相关内容。
数据迁移方案介绍 准备工作 元数据导出 数据拷贝 数据恢复 父主题： 数据迁移
图1 Hive数据迁移示意 方案优势 场景化迁移通过迁移快照数据然后再恢复表数据的方法，能大大提升迁移效率。 约束与限制 搬迁数据量较大时，对网络通信要求较高，执行搬迁任务时，可能会影响其他业务，建议在业务空闲期进行数据迁移任务。 迁移Hive数据 登录CDM管理控制台。
在选择迁移节点界面，填写“迁入节点主机名”、“迁出节点主机名”，单击“下一步”。 “迁入节点主机名”与“迁出节点主机名”只能各填写一个主机名，不支持多节点迁移。
方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM服务迁移Hadoop数据至MRS集群方案如图1所示。
通用计算增强型：C3型、C3ne型、C6型、C6s型、C7型 内存优化型：M3型、M6型、M7型 超高I/O型：I3型、IR3型 鲲鹏内存优化型：KM1型 鲲鹏超高I/O型：KI1型 鲲鹏通用计算增强型：KC1型 针对不同的应用场景，MRS使用到如下实例的裸金属服务器。
使用CDM服务迁移MySQL数据至MRS Hive 应用场景 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）提供企业级大数据集群云服务，里面包含HDFS、Hive、Spark等组件，适用于企业海量数据分析。
降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。
迁移后，业务割接允许中断时长，识别平台业务优先级。 识别在迁移过程中不能中断的业务、可短时中断的业务、整体业务迁移可接受的迁移时长，梳理业务迁移顺序。 客户端部署要求。 业务执行时间段和高峰时间段。 大数据集群的数量和大数据集群功能划分，分析平台业务模型。
增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 配置
使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase的数据都是存储在HDFS中的，数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。
增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 父主题
不同Region 当源集群与目标集群处于不同Region时，用Distcp工具将源集群数据拷贝到OBS，借助OBS跨区域复制功能（请参见跨区域复制）将数据复制到对应目的集群所在Region的OBS，然后通过Distcp工具将OBS数据拷贝到目的集群的HDFS上。
使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase的数据都是存储在HDFS中的，数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。
配置HDFS冷热数据迁移 配置场景 冷热数据迁移工具根据配置的策略移动HDFS文件。配置策略是条件或非条件规则的集合。如果规则匹配文件集，则该工具将对该文件执行一组行为操作。 冷热数据迁移工具支持以下规则和行为。
配置HDFS冷热数据迁移 配置场景 冷热数据迁移工具根据配置的策略移动HDFS文件。配置策略是条件或非条件规则的集合。如果规则匹配文件集，则该工具将对该文件执行一组行为操作。 冷热数据迁移工具支持以下规则和行为。
迁移Kafka节点内数据 操作场景 用户可以根据业务需求，通过Kafka客户端命令，在不停止服务的情况下，进行节点内磁盘间的分区数据迁移。也可以通过KafkaUI进行分区迁移。
借助Sqoop来解耦导出的元数据与关系型数据库的强依赖，将Hive元数据导出到HDFS上，与表数据一同迁移后进行恢复。 参考步骤如下： 在源集群上下载并安装Sqoop工具。 请参见http://sqoop.apache.org/。
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