Debian Hadoop 数据迁移方法概览
在 Debian 上，Hadoop 数据迁移以 HDFS 间拷贝 为核心，兼顾 跨版本兼容、增量同步 与 异构存储 等场景。常用方法包括：使用 DistCp 进行全量/增量迁移；借助 Hive/Export-Import 迁移表级数据；通过 Spark 或 MapReduce 自定义迁移作业；采用 Apache NiFi 等数据集成工具；以及将 HDFS 数据迁移至 对象存储（如 COS）。这些方法可单独或组合使用，以满足不同规模与一致性要求。
常用方法对比
| 方法 | 适用场景 | 关键要点 | 典型命令或配置 |
|---|---|---|---|
| DistCp 集群间拷贝 | 同版本或跨版本 HDFS 迁移、批量数据搬迁 | 基于 MapReduce 并行拷贝；支持带宽与并发控制；可保留权限/ACL；跨版本可用 HFTP/WebHDFS；增量用 -update/-append | hadoop distcp -m 50 -bandwidth 200 hdfs://src:8020/data hdfs://dst:8020/data |
| Hive Export/Import | Hive 表/分区迁移（含元数据） | 先 export 到 HDFS 再用 DistCp 跨集群复制，最后 import 到目标 Hive；适合表结构+数据一致迁移 | export table db.tbl to ‘/tmp/export/tbl’; hadoop distcp hdfs://src/tmp/export/tbl hdfs://dst/tmp/export/tbl; import table db.tbl from ‘/tmp/export/tbl’ |
| Spark 作业 | 迁移同时做转换/清洗/重分区 | 利用 Spark 并行读写 HDFS；可对接多目标存储；适合复杂转换逻辑 | spark.read.parquet(“hdfs://src/…”).write.mode(“overwrite”).parquet(“hdfs://dst/…”) |
| MapReduce 自定义 | 特殊格式/流程控制 | 自行实现读取与写入逻辑；可控性强；开发成本较高 | 自定义 MR Job |
| Apache NiFi | 可视化编排、多源多端 | 提供 HDFS 连接器与流量控制、重试与监控；适合持续同步与小中规模迁移 | NiFi Flow 配置 HDFS 处理器 |
| 对象存储迁移（如 COS） | 冷数据归档/云上分析 | DistCp 支持写入对象存储；可做 HDFS↔对象存储双向迁移 | hadoop distcp hdfs://src/data cosn://bucket/prefix/ |
| 上述方法在 Debian 与 Hadoop 环境中通用，选择时优先考虑数据规模、一致性要求、是否跨版本/跨安全域及是否需要转换处理。 |
关键参数与一致性控制
迁移流程建议