引言
DistCp是Hadoop的一个核心工具，主要用于解决数据复制和迁移的需求。在大规模数据处理场景中，高效的数据复制和迁移是非常重要的，这使得DistCp成为了Hadoop生态系统中不可或缺的组件之一。
DistCp架构概述
DistCp的架构可以简要概括为以下几个关键组件：
- 客户端：负责发起DistCp任务，并向ResourceManager提交MapReduce作业
- ResourceManager：负责集中管理Hadoop集群的资源和调度作业
- MapReduce作业：DistCp利用MapReduce进行数据复制。作业的Mapper执行数据复制的实际过程
- 源数据存储：DistCp的输入，即源文件或目录，存储在HDFS或其他支持Hadoop文件系统的位置
- 目标数据存储：DistCp的输出，即目标文件或目录，存储在HDFS或其他支持Hadoop文件系统的位置
关键组件
DistCp Driver
- 解析传递给命令行上的 DistCp 命令的参数
- OptionsParser
- DistCpOptionsSwitch
- 将命令参数组装到适当的 DistCpOptions 对象中，并初始化 DistCp
- 源路径
- 目标位置
- 复制选项（例如是否更新复制、覆盖、保留哪些文件属性等）
- 编排复制操作
- 调用复制列表生成器（Copy-listing Generator）来创建要复制的文件列表
- 设置并启动 Hadoop MapReduce 作业以执行复制
- 根据选项参数，立即返回 Hadoop MapReduce 作业的句柄，或等待完成
解析器元素仅从命令行执行（或者如果 DistCp::run() 被调用）。DistCp类也可以通过构造DistCpOptions对象并适当地初始化 DistCp 对象来编程使用
Copy-listing生成器
Copy-listing生成器创建要从源复制的文件/目录列表，会检查源路径（文件/目录，包括通配符）的内容，并将需要复制的所有路径记录到 SequenceFile 中以供 DistCp Hadoop 作业使用。该模块中的主要类包括：
- CopyListing：应该由任何复制列表生成器实现（copy-listing generator implementation）实现的接口。还提供用于选择具体 CopyListing 实现的工厂方法（factory method）。
- SimpleCopyListing：CopyListing 的一种实现，它接受多个源路径（文件/目录），并递归地列出每个文件和目录下的所有文件和目录以供复制。
- GlobbedCopyListing：CopyListing 的另一种实现，它扩展了源路径中的通配符。
- FileBasedCopyListing：CopyListing 的实现，它从指定文件中读取源路径列表。
版本优化：旧版接口实现中，仅列出了必须要复制到目标的路径，这步需要比较文件大小和校验和，可能耗时较高；新版本这步推迟到了MapReduce作业中，减少了这步耗时，由于多个map并行执行，性能也得到了进一步提升
InputFormats 和 MapReduce 组件
将文件和目录从源路径实际复制到目标路径
- UniformSizeInputFormat： org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat 的这个实现提供了与 Legacy DistCp 在跨映射负载平衡方面的等效性。UniformSizeInputFormat 的目的是使每个映射副本的字节数大致相同。因此，列表文件被分成多组路径，这样每个 InputSplit 中的文件大小总和几乎等于所有其他映射。拆分并不总是完美的，但其简单的实现使设置时间很短。
- DynamicInputFormat 和 DynamicRecordReader： DynamicInputFormat 实现了 org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat，是DistCp新增接口。列表文件被分成几个“块文件”（chunk files），块文件的确切数量是Hadoop作业中请求的map数量的倍数。在启动作业之前，每个map任务都“分配”了一个块文件（通过将块重命名为任务的 id）。使用 DynamicRecordReader 从每个块中读取路径，并在 CopyMapper 中进行处理。处理完一个chunk中的所有路径后，删除当前chunk，获取新的chunk。该过程一直持续到没有更多块可用为止。这种“动态”方法允许较快的map任务比较慢的map任务消耗更多的路径，从而加快 DistCp 作业的整体速度。
- CopyMapper：该类实现了物理文件拷贝。根据输入选项（在作业配置中指定）检查输入路径，以确定是否需要复制文件。只有满足以下至少一项条件时，才会复制文件：
- 目标文件夹中不存在同名文件。
- 目标文件夹中存在同名文件，但文件大小不同。
- 目标文件夹中存在同名文件，但具有不同的校验和，并且未提及 -skipcrccheck。
- 目标文件夹中存在同名文件，但指定了 -overwrite。
- 目标文件夹中存在同名文件，但块大小不同（需要保留块大小）。
- CopyCommitter：该类负责DistCp作业的commit阶段，包括：
- 保留目录权限（如果在选项中指定）
- 清理临时文件、工作目录等。
DistCp内核机制
关键步骤
DistCp的内核机制包括以下关键步骤：
- 输入划分：根据输入的源数据大小和目标数据存储的容量，将输入数据划分为多个分片，以便并行处理
- Map阶段：每个Map任务负责复制一个数据分片，Mapper执行文件的复制和写入操作
- 进度监控：客户端定期从ResourceManager获取MapReduce作业的进度信息，并展示给用户
- 容错处理：DistCp具有容错机制，当某个Map任务失败时，会重新启动失败的任务，保证数据的完整性和一致性
- 输出合并：在Map阶段完成后，DistCp将所有数据分片合并为最终的输出目标
执行流程
- 解析输入参数：解析用户通过命令行或其他方式传入的输入参数，包括源路径、目标路径以及其他选项参数，如覆盖现有文件、保留文件权限等。
- 创建源和目标文件系统的对象：distcp会使用解析到的源路径和目标路径信息，创建源文件系统（例如HDFS）和目标文件系统（例如HDFS或S3）的对象，以便后续的文件操作可以在这些文件系统上执行。
- 检查权限和设置选项：distcp会检查用户是否具有足够的权限来复制文件或目录，并根据用户指定的选项参数进行设置，如是否覆盖现有文件、是否保留文件权限等。
- 获取源路径上的文件列表：distcp会通过源文件系统的对象，获取源路径上的文件列表，包括文件和目录。
- 创建目标路径上的目录：distcp会通过目标文件系统的对象，根据源路径上的目录结构，在目标路径上创建相应的目录。
- 提交复制任务：distcp会根据用户指定的并行度，将源路径上的文件列表切分成多个文件切片，并为每个文件切片创建一个复制任务。这些任务将被提交到Hadoop集群中的任务调度器（如YARN）进行执行。
- 并行复制：在任务调度器中，distcp的复制任务将在不同的节点上并行执行，从源文件系统读取文件切片的内容，并将其写入目标文件系统。这样可以加快复制速度，提高效率。
- 容错处理：如果在复制过程中发生错误，如网络故障、权限不足等，distcp会进行容错处理，例如重试、跳过错误文件等，以确保复制过程的可靠性。
- 进度监控：distcp会定期汇报复制的进度信息，包括已复制的文件数量、大小等，以便用户可以实时了解复制的状态。
- 完成复制：一旦所有的复制任务都完成，distcp会生成复制的总体摘要信息，包括复制的文件数量、大小等，并输出给用户。
数据一致性保证
DistCp复制过程中，确保数据的一致性和完整性是非常重要的。DistCp通过采用数据检验和校验的方式来保证数据一致性。在复制完成后，会对源数据和目标数据进行校验和比较，以确保数据的准确复制
并行性和性能优化
DistCp支持多个Map任务并行执行，通过这种方式提高了数据复制的速度和性能。同时，DistCp还可以使用多线程来加速文件的复制过程，从而更好地利用系统资源。
参考文献：
https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.3/hadoop-distcp/DistCp.html
