1.3 使用distcp实现集群间数据复制
Hadoop分布式复制（distcp）是Hadoop集群间复制大量数据的高效工具。distcp是通过启动MapReduce实现数据复制的。使用MapReduce的好处包含可并行性、高容错性、作业恢复、日志记录、进度汇报等。Hadoop分布式复制（distcp）对在开发集群环境、研究集群环境和生产集群环境之间进行数据复制十分有用。
准备工作
首先必须保证复制源和复制目的地能够互相访问。
最好关闭复制源集群map任务的推测机制，可以在配置文件mapred-site.xml中将mapred.map.tasks.speculative.execution的值设置为false来实现，这样就可以避免在map任务失败的时候产生任何不可知的行为。
源集群和目的集群的RPC协议必须是一致。这意味着两个集群之间安装的Hadoop版本必须一致3。
操作步骤
完成以下几个步骤实现集群间的文件夹复制。
1．将集群A的weblogs文件夹复制到集群B上：
hadoop distcp hdfs://namenodeA/data/weblogs hdfs://namenodeB/data/weblogs
2．将集群A的weblogs文件夹复制到集群B并覆盖已存在文件：
hadoop distcp –overwrite hdfs://namenodeA/data/weblogs hdfs://namenodeB/ data/weblogs
3．同步集群A和集群B之间的weblogs文件夹：
hadoop distcp –update hdfs://namenodeA/data/weblogs hdfs://namenodeB/data/ weblogs
工作原理
在源集群，文件夹中的内容将被复制为一个临时的大文件。将会启动一个只有map（map-only4）的MapReduce作业来实现两个集群间的数据复制。默认情况下，每个map就将会分配到一个256 MB的数据块文件。举个例子，如果weblogs文件夹总大小为10 GB，默认将会启动40个map，每个map会复制大约256 MB的数据。distcp复制也可以通过参数手动设置启动的map数量。
hadoop distcp –m 10 hdfs://namenodeA/data/weblogs hdfs://namenodeB/data/ weblogs
在上面这个例子中，将会启动10个map进行数据复制。如果weblogs文件夹的总大小是10 GB，那么每个map会复制大约1 GB的数据。
更多参考
如果要在运行的Hadoop版本不一样的两个集群之间进行数据复制，一般建议在复制源集群使用HftpFileSystem5。HftpFileSystem是一个只读的文件系统。相应的distcp命令只能在目标服务器上运行：
hadoop distcp hftp://namenodeA:port/data/weblogs hdfs://namenodeB/data/ weblogs
在上面这条命令中，port的值要与配置文件hdfs-site.xml中dfs.http.address属性的端口值一致。