大数据CDM服务迁移实践【玩转华为云】

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龙哥手记 发表于 2022/10/12 17:58:10 2022/10/12
【摘要】 将其他Hadoop集群的历史数据迁移到华为云MRS中，来获取MRS云服务的诸多特性

本文主要内容有

  • 一 购买并配置相关云服务
  • 二 旧集群Hive建库建表
  • 三 新集群Hive建库建表
  • 四 CDM迁移Hive数据表
  • 五 CDM迁移HBase数据表

一 购买并配置相关云服务

1.1 配置云服务

点右上角的预置实验环境，等待系统预置，直到显示“预置成功”，即可进行下一步。若系统提示资源排队，则关闭页面重新进入就好

1.jpg

1.2 购买MRS集群

那首先什么是MRS？

是一个在华为云上部署与管理Hadoop系统的服务，可以一键即可部署Hadoop集群。就是MRS提供的完全可控一站式企业级大数据集群云服务，完全兼容开源接口，结合华为云计算、存储优势及大数据行业经验，为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台；

能轻松运行Hadoop、Spark、Hbase、Kafka、Storm等大数据组件，并具备在后续根据业务需要进行定制开发能力，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机；

这个实验里我们需要购买两台MRS集群，其中一台mrs_old中有Hive和HBase历史数据，另一台mrs_new没有数据的。实验过程模拟从mrs_old搬迁Hive和HBase数据到mrs_new中

然后进入【控制台】，点击“服务列表”->“大数据”->“MapReduce服务”进入MRS服务控制台，如下

点击进入MRS页面，点击“购买集群”

选择“自定义购买”

区域：北京四

集群名称：mrs-old

版本类型：普通版

集群版本：MRS 3.1.0 WXL

集群类型：自定义

勾选组件：Hadoop/HBase/Hive/Zookeeper/Ranger

元数据：本地元数据

如果希望把Hive元数据存放在MySQL中，可以选择配置数据连接

确认无误后点击“下一步”

接下来配置硬件

计费模式：按需计费

可用区：可用区1

虚拟私有云：vpc-bigdata

子网：subnet-bigdata

安全组：sg-bigdata

弹性公网IP：下拉选择IP地址

集群节点

实例规格：全部选择通用计算增强型

8 vCPUs |32 GB | c6.2xlarge.4

系统盘：高IO 480 GB x 1

数据盘：高IO 600 GB x 1

实例数量：Master节点 3台

分析Core节点：2台

无需添加分析Task节点

注意1：当实例规格选为“8 vCPUs |32 GB | c6.2xlarge.4”时，可能会出现如下警告。由于本次实验仅用于学习测试，不受影响，点击确认即可

注意2：当node_group_1节点实例数量改为2后，可能会出现如下警告。暂时无需理会，后续步骤会解决

开启“拓扑调整”，勾选如下图位置所示的“DN, NM, RS”。此操作表示在Master3节点分别部署DataNode, NodeManager, RegionServer以解决如上警告

确认无误后点击“下一步”

接下来进行高级配置

标签，主机名前缀，弹性伸缩，引导操作均无需配置

委托：暂不绑定

告警：关闭

日志记录：关闭

Kerberos认证：保持关闭状态

用户名：admin

密码：自定义密码，例如h#w@2ser

确认密码：再次输入

登录方式：密码

用户名：root

密码：自定义密码，例如h#w@2ser

确认密码：再次输入

通信安全授权：勾选“确认授权”

确认无误后点击“立即购买”->“返回集群列表”

此时可以购买另一台MRS，除了【集群名称】需修改为mrs_new外，其余配置均与之前保持一致

两台MRS集群可同时处于部署状态，共计约等待【35分钟】（等待）。可在集群列表中查看到两台MRS集群的购买“状态”由“启动中”更新为“运行中”即可正常使用

1.3 购买CDM集群

点击控制台左侧 “服务列表”->“迁移”->“云数据迁移 CDM”如下

进入CDM界面，点击“购买云数据迁移服务”

当前区域：华北-北京四

可用区：任意区即可

集群名称：cdm-bigdata

实例类型：cdm.large 8核16GB

虚拟私有云：vpc-bigdata

子网：subnet-bigdata

安全组：sg-bigdata

消息通知：保持关闭状态

确认无误后点击“立即购买”

再次确认配置，确认无误后点击“提交”。等【8分钟】创建成功

二 🎯 旧集群Hive建库建表

业务数据通常存放在多个不同系统的不同业务表中，在需要进行统计分析和进一步的数据挖掘时合成宽表，汇总更多的特征

本实验中用户信息表(personal_data)来自客户办理业务时生成的表格，用户充值信息表(recharge_data)为用户平时的充值情况，用户业务使用表(usage_data)为用户平时通话、上网等数据，最终形成的业务宽表具有更多字段或者特征，为下一步分析和数据挖掘做好准备

备注：因为真实数据比较敏感，我们实验模拟数据都做了简化处理

2.1 下载数据至实验沙箱

重新启动一个Xfce终端连接，使用wget命令在Xfce终端下载personal_data.csv、recharge_data.csv、usage_data.csv三个文件

wget https://sandbox-expriment-files.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com:443/20220726/usage_data.csv

wget https://sandbox-expriment-files.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com:443/20220726/recharge_data.csv

wget https://sandbox-expriment-files.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com:443/20220726/personal_data.csv

使用ls命令确认文件已下载

ls

2.2 上传数据至集群服务器

scp usage_data.csv recharge_data.csv personal_data.csv root@xxx.xxx.xxx.xxx:/

注意：弹性公网IP见mrs_old集群详情页

登录集群主节点服务器（需要输入集群密码，例如HWcloud@user0）

ssh root@xxx.xxx.xxx.xxx

查看根目录下是否存在以上三个文件

ls /

2.3 将数据上传至HDFS

在Xfce窗口输入以下命令，同时创建三个路径

hdfs dfs -mkdir -p /user/personal_dir_data /user/recharge_dir_data /user/usage_dir_data

上传本地目录下的数据到HDFS目录

hdfs dfs -put /personal_data.csv /user/personal_dir_data
hdfs dfs -put /recharge_data.csv /user/recharge_dir_data
hdfs dfs -put /usage_data.csv /user/usage_dir_data

查看HDFS上数据。注意命令后跟三个路径

hdfs dfs -ls /user/personal_dir_data /user/recharge_dir_data /user/usage_dir_data

看到结果如下，说明已正确执行


2.4 Hive中建库、建表并加载数据

进入Hive命令窗口

beeline

显示现有的数据库

show databases;

显示结果如下

创建hive_batch数据库，并切换至hive_batch

create database hive_batch;
use hive_batch;

显示当前数据库下所有表格

show tables;

当前应该没有任何数据

创建personal_data表

create table hive_batch.personal_data 
(USER_ID int,SERVICE string, AGE int,LOCATION string, CAREER string,CREATEDATE string)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

加载数据到 personal_data

LOAD DATA INPATH '/user/personal_dir_data/personal_data.csv' OVERWRITE INTO TABLE hive_batch.personal_data;

显示 personal_data 的前5行

select * from hive_batch.personal_data limit 5;

输出结果如下

创建表recharge_data并导入数据

create table hive_batch.recharge_data
(USER_ID int,LAST_RECHARGE_VALUE int,TOTAL_RECHARGE_VALUE int,
TOTAL_RECHARGE_COUNT int,BALANCED int)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

LOAD DATA INPATH '/user/recharge_dir_data/recharge_data.csv' OVERWRITE INTO TABLE hive_batch.recharge_data;

显示recharge_data前5行

select * from hive_batch.recharge_data limit 5;

输出结果如下

创建表usage_data并导入数据

create table hive_batch.usage_data 
(USER_ID int,SERVICE_KIND string,CALL_DURATION int,CALLED_DURATION int,IN_PACKAGE_FLUX int,OUT_PACKAGE_FLUX int,MONTHLY_ONLINE_DURATION int,NET_DURATION int)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

LOAD DATA INPATH '/user/usage_dir_data/usage_data.csv' OVERWRITE INTO TABLE hive_batch.usage_data;

显示前5行的命令如下

select * from hive_batch.usage_data limit 5;

输出结果如下

此时显示当前数据库下所有表格，应该能看见所有的三张表

show tables;

输出结果如下



三  🚀  新集群Hive建库建表

同样的方法，利用Xfce登录mrs_new集群，注意用mrs_new集群所绑定的公网IP地址

ssh root@xxx.xxx.xxx.xxx

然后登录后，进入Hive命令窗口

beeline

显示现有的数据库

show databases;

目前应该只有default数据库才对

创建hive_batch_new数据库，并切换到hive_batch_new

create database hive_batch_new;
use hive_batch_new;

然后显示当前数据库下所有表格

show tables;

当前应该没有任何数据表的

创建personal_data表

create table hive_batch_new.personal_data 
(USER_ID int,SERVICE string, AGE int,LOCATION string, CAREER string,CREATEDATE string)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

该personal_data表应该是空表

select * from hive_batch_new.personal_data limit 5;

输出结果如下

创建表recharge_data表

create table hive_batch_new.recharge_data
(USER_ID int,LAST_RECHARGE_VALUE int,TOTAL_RECHARGE_VALUE int,
TOTAL_RECHARGE_COUNT int,BALANCED int)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

该表应该也是空表

select * from hive_batch_new.recharge_data limit 5;

输出结果如下

创建表usage_data并导入数据

create table hive_batch_new.usage_data 
(USER_ID int,SERVICE_KIND string,CALL_DURATION int,CALLED_DURATION int,IN_PACKAGE_FLUX int,OUT_PACKAGE_FLUX int,MONTHLY_ONLINE_DURATION int,NET_DURATION int)
row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile;

同样是空表

select * from hive_batch_new.usage_data limit 5;

输出结果如下

此时显示当前数据库下所有表格，应该能看见所有的三张表

show tables;

输出结果如下


四 🥩 CDM迁移Hive数据表

4.1 创建CDM链接

进入CDM界面，然后点击“作业管理”

在“连接管理”标签下点击“新建连接”

配置对应的Hive连接

由于我们模拟从一台MRS集群迁移到另一台MRS集群，因此需分别针对mrs_old和mrs_new创建两个MRS Hive连接。先创建针对mrs_old的连接选择MRS Hive，点击下一步

基本参数

① 名称：Hive_old

② 连接器：Hive

③ Hadoop类型：MRS

④ Manage IP：在右侧点击“选择”按钮，找到自己创建的mrs_old，点击该集群名称，会自动映射到该集群的Active Master节点IP

⑤ 认证类型：SIMPLE

⑥ Hive版本：HIVE_3_X

⑦ 用户名：admin

⑧ 密码：设置为自己购买MRS集群时的密码

⑨ OBS支持：否

⑩ 运行模式：EMBEDDED

⑪ 是否使用集群配置：否

然后确认无误后点击“测试“。测试可能需要花费一定时间，请耐心等约半分钟，测试通过后点保存，即可保存所创建的连接了

类似的，再建立一个到mrs_new集群Hive的连接

① 名称：Hive_new

② 连接器：Hive

③ Hadoop类型：MRS

④ Manage IP：在右侧点击“选择”按钮，找到自己创建的mrs_new，点击该集群名称，会自动映射到该集群的Active Master节点IP

⑤ 认证类型：SIMPLE

⑥ Hive版本：HIVE_3_X

⑦ 用户名：admin

⑧ 密码：设置为自己购买MRS集群时的密码

⑨ OBS支持：否

⑩ 运行模式：EMBEDDED

⑪ 是否使用集群配置：否

确认无误后点击“测试“。测试可能需要花费一定时间，请耐心等约半分钟，测试通过后点击保存，即可保存所创建的连接了

两个连接都创建成功后，完成后回到连接管理界面，可以看到所创建的连接如下

4.2 新建表迁移作业

进入“ 表/文件“迁移界面

点“新建作业”

配置信息如下

作业名称：HiveQYCS

源端作业配置

源连接名称：下拉选择Hive_old

数据库名称：下拉选择hive_batch

数据表名称：下拉选择personal_data

读取方式：HDFS

目的端作业配置

目的连接名称：下拉选择Hive_new

数据库名称：下拉选择hive_batch_new

表名：下拉选择personal_data

确认无误后点击“下一步“，进入字段映射的界面

由于我们建表时字段数量、名称和类型都是完全一致的，因此无需配置。在实际业务中可能会有目的端和源端字段不一致的情况，可根据实际需要进行配置

确认无误后点击下一步，进入任务配置，这一步可配置失败重试机制，能防止因网络问题导致迁移失败，同时在高级选项中还可根据迁移作业大小配置作业的并发度。由于我们的演示数据量不大，因此不做配置，保持默认即可

确认无误后，点击保存并运行。任务提交后等待约5秒左右即可完成迁移

使用Xfce回到mrs_new集群，进入Hive操作界面

beeline

切换至hive_batch_new数据库，查看personal_data表前5行，发现数据已被正确迁移至新集群

use hive_batch_new;
select * from hive_batch_new.personal_data limit 5;

4.3 新建整库迁移作业

表迁移作业只能一次迁移一张表，当表文件数量较多时比较繁琐。在CDM服务中还提供了整库迁移的选项，可以一次性批量迁移多张表格，从而大大提高了迁移的效率

回到CDM作业配置界面，找到“整库迁移“标签，点击“新建作业”

配置作业信息如下

作业名称：HiveZKQY

源连接名称：下拉选择Hive_old

数据库名称：下拉选择hive_batch

目的连接名称：下拉选择Hive_new

数据库名称：下拉选择hive_batch_new

另外，由于之前已经导入过personal_data表，因此需将“导入前清空数据” 选项选为“是“

注意：只有内部表才可清空数据，外部表无法执行清空数据选项

确认无误后点击下一步。此时字段映射选择的是需要迁移的表。如果需将所有表都迁移至新集群，可以点击“全选”，然后点击“>>”按钮

发现所有表均被放置到右侧

点击下一步

在任务配置界面，根据需要设定“同时执行的子作业个数”和“抽取并发数”。此处我们保持默认即可

确认无误后点击“保存并运行”。提交成功后等待约7秒即可迁移成功

利用Xfce登录mrs_new集群，回到Hive命令行：

beeline

切换至hive_batch_new数据库，分别查看recharge_data表和usage_data表的前5行，发现数据已被正确迁移至新集群

use hive_batch_new;
select * from hive_batch_new.recharge_data limit 5;
select * from hive_batch_new.usage_data limit 5;


五 🌈 CDMHBase数据表

5.1 旧集群HBase建表

在mrs-old集群管理页中点击进入 Manager页 ，选择EIP方式，下载HBase命令行客户端并执行安装

浏览器会有风险提示，此时点击高级选择“继续前往”

登录FusionInsight Manager，账号名为admin，密码为购买云服务时自定义的密码

找到HBase组件，点击进入组件管理页面

在右上角选择“更多 > 下载客户端”，弹出“下载客户端”信息提示框

“选择客户端类型”中选择“完整客户端”

“选择平台类型”中选择x86_64

勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件

文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client”

打开一个新的Xfce窗口，登录到MRS-old集群

ssh root@xxx.xxx.xxx.xxx

进入安装包所在目录，例如“/tmp/FusionInsight-Client”

cd /tmp/FusionInsight-Client

执行如下命令解压安装包到本地目录

tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_HBase_Client.tar

解压获取的安装文件

tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_HBase_ClientConfig.tar

进入安装包所在目录

cd /tmp/FusionInsight-Client/FusionInsight_Cluster_1_HBase_ClientConfig

执行下列命令，安装客户端到指定目录（绝对路径），如安装到“/opt/client”目录

./install.sh /opt/client

等待客户端安装完成。执行以下命令切换到客户端目录

cd /opt/client

然后执行以下命令配置环境变量

source bigdata_env

输入hbase shell进入hbase命令行

hbase shell

在HBase中创建data_old数据表并导入数据

import java.util.Date

#创建表
create 'data_old','f'

#插入数据
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100001","p_name":"<张家界-凤凰-天门山-玻璃栈道飞机5日游>","price":"2141"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100002","p_name":"<丽江-香格里拉-泸沽湖双飞7日游>","price":"4429"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100003","p_name":"<香格里拉-昆大丽3飞6日游>","price":"2479"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100004","p_name":"<桂林-阳朔-古东瀑布-世外桃源双飞5日游>","price":"2389"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100005","p_name":"<海南三亚-无自费5日游>","price":"2389"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100006","p_name":"<成都-九寨沟-黄龙-花湖-红原-九曲双飞7日游>","price":"3729"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100007","p_name":"<海南三亚5日游>","price":"2168"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100008","p_name":"<海南三亚五星0购物6日游>","price":"2916"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100009","p_name":"<厦门双飞4日游>","price":"1388"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100010","p_name":"<绵阳-九寨-黄龙-都江堰-成都双飞5日游>","price":"2899"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100011","p_name":"<桂林-阳朔-古东-世外桃源双飞4日游>","price":"2249"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100012","p_name":"<成都-九寨沟-黄龙双飞6日游>","price":"2611"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100013","p_name":"<版纳-香格里拉-昆大丽4飞一卧8日游>","price":"3399"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100014","p_name":"<成都-都江堰-黄龙九寨沟双飞6日游>","price":"2989"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100015","p_name":"<桂林-大漓江-阳朔-龙脊梯田双飞4日游>","price":"2048"}'
put 'data_old',Date.new().getTime(),'f:content','{"p_id":"100016","p_name":"<长沙-张家界-黄龙洞-天门山-凤凰双飞7日游>","price":"3141"}'

插入成功后，使用scan命令查看data_old数据表

scan 'data_old'

结果如下（部分结果）

由于集群默认使用utf-8编码格式，因此中文显示不正常，但不影响后续使用

5.2 新集群HBase建表

使用同样的方法在新集群创建表

浏览器会有风险提示，此时点击高级选择“继续前往”

登录FusionInsight Manager，账号名为admin，密码为购买云服务时自定义的密码

找到HBase组件，点击进入组件管理界面

在右上角选择“更多 > 下载客户端”，弹出“下载客户端”信息提示框

“选择客户端类型”中选择“完整客户端”

“选择平台类型”中选择x86_64

勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件

文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client”

打开一个新的Xfce窗口，登录到MRS-new集群

ssh root@xxx.xxx.xxx.xxx

进入安装包所在目录，例如“/tmp/FusionInsight-Client

cd /tmp/FusionInsight-Client

执行如下命令解压安装包到本地目录

tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_HBase_Client.tar

解压获取的安装文件

tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_HBase_ClientConfig.tar

进入安装包所在目录

cd /tmp/FusionInsight-Client/FusionInsight_Cluster_1_HBase_ClientConfig

执行下列，安装客户端到指定目录（绝对路径），例如安装到“/opt/client”目录

./install.sh /opt/client

等待客户端安装完成。执行以下命令切换到客户端目录

cd /opt/client

执行以下命令配置环境变量

source bigdata_env

输入hbase shell进入hbase命令行

hbase shell

在HBase中创建data_new数据表

import java.util.Date

#创建表
create 'data_new','f'

创建成功后显示如下

插入成功后，使用scan命令查看data_new数据表

scan 'data_new'

此时是一个空表

5.3 创建CDM链接

进入CDM界面，点击“作业管理”

在“连接管理”标签下点击“新建连接”

配置对应的HBase连接

类似地，我们需分别针对mrs_old和mrs_new创建两个MRS HBase连接，先创建针对mrs_old的连接

选择MRS HBase，点击下一步

配置基本参数

① 名称：HBase_old

② 连接器：HBase

③ HBase类型：MRS

④ Manage IP：在右侧点击“选择”按钮，找到自己创建的mrs_old，点击该集群名称，会自动映射到该集群的Active Master节点IP

⑤ 用户名：admin

⑥ 密码：设置为自己购买MRS集群时的密码

⑦ 认证类型：SIMPLE

⑧ HBase版本：HBASE_2_X

⑨ 运行模式：EMBEDDED

⑩ 是否使用集群配置：否

确认无误后点“测试“。测试可能要花费一定时间，请耐心等待约半分钟。测试通过后点保存，即可保存所创建的连接了！

类似的，再建立一个到mrs_new集群Hive的连接

① 名称：HBase_new

② 连接器：HBase

③ HBase类型：MRS

④ Manage IP：在右侧点击“选择”按钮，找到自己创建的mrs_new，点击该集群名称，会自动映射到该集群的Active Master节点IP

⑤ 用户名：admin

⑥ 密码：设置为自己购买MRS集群时的密码

⑦ 认证类型：SIMPLE

⑧ HBase版本：HBASE_2_X

⑨ 运行模式呢：EMBEDDED

⑩ 是否使用集群配置：否

确认无误后点“测试“，可能需要花一定时间，请耐心等约半分钟，测试通过后点击保存，即可保存所创建的连接了！

两个连接都创建成功后，完成后回到连接管理界面，可以看到所创建的连接如下

5.4 新建表迁移作业

进入“ 表/文件“迁移界面

点“新建作业“

配置信息如下

作业名称：HBaseQYCS

源端作业配置

源连接名称：下拉选择HBase_old

表名：下拉选择data_old

整表迁移：是

目的端作业配置

目的连接名称：下拉选择HBase_new

表名：下拉选择data_new

导入前清空数据：否

自动创表：下拉选择“不存在时创建”

确认无误后点击“下一步“，进入任务配置的界面

同样，这一步可配置失败重试机制，防止因网络问题导致迁移失败，同时在高级选项中还可根据迁移作业大小配置作业的并发度，由于我们的演示数据量不大，因此不做配置，保持默认即可


确认无误后，点击保存并运行。任务提交后等待约5秒左右即可完成迁移

使用Xfce回到mrs_new集群，进入HBase操作界面（需按之前类似步骤安装HBase客户端）.

hbase shell

使用list命令查看是否有data_new数据表

list

结果如下

然后查看数据是否成功导入呢？

scan 'data_new'

发现已有数据存在

任务结束！

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