HBase数据迁移Debian步骤 - 问答

HBase 数据迁移到 Debian 环境的实操步骤

一迁移方式选型

二方式一离线拷贝 Region 目录（物理迁移）

前置检查
- 确认 HBase 版本与表结构在源/目标一致；目标集群 HDFS 可用空间充足；网络带宽与稳定性满足大文件传输。
- 建议对目标表进行预创建（列族一致），或按后文步骤由 hbck 自动修复元数据。
源集群操作
- 刷新落盘并进入维护态：
  - hbase shell: disable ‘tableName’
  - hbase shell: flush ‘tableName’
- 拷贝表目录到本地（示例以 default 命名空间为例）：
  - hdfs dfs -get /hbase/data/default/tableName ./tableName
- 压缩归档便于传输：tar -zcvf tableName.tar tableName
传输到 Debian
- 将 tableName.tar 复制到 Debian 主机（scp/rsync 等）。
目标集群操作
- 解压并上传到 HDFS 对应目录：
  - tar -zxvf tableName.tar
  - hdfs dfs -put tableName /hbase/data/default/
- 修复元数据与分配 Region：
  - hbase hbck -fixTableOrphans tableName
  - hbase hbck -fixMeta tableName
  - hbase hbck -fixAssignments tableName
  - hbase hbck -repair tableName
- 验证：hbase shell 中 scan ‘tableName’, {LIMIT => 10} 与 count 对比抽样校验。

三方式二 Export/Import MapReduce 工具（推荐跨网络）

源集群导出
- 全量导出到 HDFS（可按需加过滤参数）：
  - hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export my_table /tmp/my_table_export
- 常用可选参数（示例）：
  - -D hbase.mapreduce.scan.row.start=…、-D hbase.mapreduce.scan.row.stop=…
  - -D hbase.mapreduce.scan.column.family=cf
  - -D hbase.client.scanner.caching=100
  - -D mapred.output.compress=true、-D mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
将导出目录从源 HDFS 复制到 Debian 上的目标 HDFS（如使用 DistCp）
- hadoop distcp hdfs://src-nn:8020/tmp/my_table_export hdfs://debian-nn:8020/tmp/my_table_export
目标集群导入
- 目标表需先存在（列族一致）：create ‘my_table’, ‘cf’
- 导入数据：
  - hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import my_table /tmp/my_table_export
- 若需先生成 HFile 再批量加载（性能更佳）：
  - 导入时加参数：-D import.bulk.output=/tmp/my_table_hfile
  - 批量加载：hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /tmp/my_table_hfile my_table
校验
- 对比源/目标表的行数、重要 Key 区间样本、列族覆盖度。

四方式三 CopyTable 在线/近实时复制（同版本优先）

适用场景
- 同版本或兼容版本的 HBase 集群间迁移/同步；需要在迁移窗口内尽量保持业务写入。
基本步骤
- 目标集群先建表（列族一致）：create ‘target_table’, ‘cf’
- 全量复制：
  - hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable --new.name=target_table source_table
- 如需持续同步增量，可在业务低峰期多次执行或结合时间戳/版本窗口参数控制扫描范围（CopyTable 支持 Scan 参数）。
校验
- 抽样对比 count/Key 区间/列族数据一致性。

五方式四 ImportTsv 批量导入 CSV/TSV（外部数据或落地文件）

建表
- create ‘testtable’, ‘cf1’,‘cf2’
准备数据并上传 HDFS
- 示例 CSV（逗号分隔）：1,tom,m
- hdfs dfs -put data.txt /user/hbase/import/
直接导入（经 MapReduce Put）
- hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv
  -Dimporttsv.separator=‘,’
  -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,cf1,cf2
  testtable /user/hbase/import/data.txt
生成 HFile 再批量加载（高性能）
- 生成 HFile：
  - hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv
    -Dimporttsv.separator=‘,’
    -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,cf1,cf2
    -Dimporttsv.bulk.output=/user/hbase/hfile_tmp
    testtable /user/hbase/import/data.txt
- 批量加载：
  - hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /user/hbase/hfile_tmp testtable
校验
- scan 抽样检查列值与时间戳。

六关键注意事项与常见问题

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