说明

DistCp（分布式拷贝）是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具。
它使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。
它把文件和目录的列表作为map任务的输入，每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝。
由于使用了Map/Reduce方法，这个工具在语义和执行上都会有特殊的地方。 这篇文档会为常用DistCp操作提供指南并阐述它的工作模型。

源码详解

作业启动

作业的启动主要包含初始化和作业提交，在初始化阶段主要是list左右需要拷贝的文件信息，根据文件信息构造split信息。
作业提交阶段就是根据初始化阶段构造的split信息，将作业提交到Yarn上面。

作业初始化

初始化阶段主要是list左右需要拷贝的文件信息，根据文件信息构造split信息。

DistCp的入口函数是main函数，在main函数里面主要做了两件事：

• 注册Cleanup。
• 初始化和启动作业，核心处理函数为execute函数里面的createAndSubmitJob

创建Job对象,主要是指定Map的处理类，InputFormat 和outputFormat 信息:

Job job = Job.getInstance(getConf());
job.setJobName(jobName);
job.setInputFormatClass(DistCpUtils.getStrategy(getConf(), context));
job.setJarByClass(CopyMapper.class);
configureOutputFormat(job);

job.setMapperClass(CopyMapper.class);
job.setOutputFormatClass(CopyOutputFormat.class);
job.getConfiguration().set(JobContext.MAP_SPECULATIVE, "false");

根据需要拷贝的目录获取所有的文件信息。支持snapshot模式和普通模式。

snapshot 模式

核心函数为SimpleCopyListing.doBuildListingWithSnapshotDiff。主要是通过DistCpSync.getAllDiffs获取Snapshot的差异文件。
差异文件主要包含创建、修改、删除类型，将差别的的文件输出到fileList.seq文件里面。fileList.seq文件在staging目录下面的的_distcp_随机的int值。

普通模式

核心函数为SimpleCopyListing.doBuildListing。对于非snapshot模式，核心处理逻辑就是通过list将所有的文件获取出来。添加到fileList.seq里面。
对于XAttrs等权限信息也会按照-p参数指定的来获取。

作业提交

由于DistCp也是MapReduce作业，所以作业提交沿用了MapReduce作业提交的框架，对于Map和Reduce的处理类，
以及InputFormat和outputFormat都是DistCp自己实现的。

其中比较常用的是DynamicInputFormat，DynamicInputFormat主要是通过主要是按照文件数量分配的。

作业运行

AM运行

在创建作业的时候定义了outputFormat，在CopyOutputFormat中定义了getOutputCommitter。

job.setOutputFormatClass(CopyOutputFormat.class);

Distcp的AM结束时的核心处理类是CopyCommitter。结束的时候会调用commitJob函数，在commitJob函数里面。

deleteMissing函数

从目标端删除多余的文件，需要配置-delete参数。

preserveFileAttributesForDirectories函数

当前函数是用于检查并修改文件属性的功能。当前是单线程运行，在文件多的时候可能会比较慢。同步的权限包含：

• ACL权限。
• 普通权限。
• 副本数。
• XATTR属性。
• 用户以及用户组。

Map运行

Map运行的核心类是CopyMapper。当前类的核心函数为: setup()、 map()、 cleanup()、 run()

setup函数

setup函数主要是读取配置。setup函数的入参是Context，里面包含从客户端传入的配置文件信息。可以通过context.getConfiguration()获取。

map函数

map函数是复制数据的核心类，map的入参定义如下：

public void map(Text relPath, CopyListingFileStatus sourceFileStatus,  
 Context context) throws IOException, InterruptedException {
}

• relPath：目标文件路径。
• sourceFileStatus： 源端文件信息，包含路径。

在map函数里面主要做了几件事：

• 获取目标端文件信息，如果复制的属性里面包含XATTR，则需要单独调用getXAttrs接口获取XATTR信息，当前会多一次请求，大大的增加复制时间。
• 检查当前文件是否需要复制，如果需要copy，则将文件拷贝到目标端。
• 复制文件的属性到目标端。核心函数如下：

DistCpUtils.preserve(target.getFileSystem(conf), tmpTarget,
          sourceCurrStatus, fileAttributes, preserveRawXattrs);

cleanup函数

在当前map结束之后调用，主要是更新统计信息，主要是复制带宽。如下：

long secs = (System.currentTimeMillis() - startEpoch) / 1000;
 incrementCounter(context, Counter.BANDWIDTH_IN_BYTES,
        totalBytesCopied / ((secs == 0 ? 1 : secs)));

run函数

主要是MapReduce框架层面的逻辑，控制map的所有流程，在处理完成之后调用cleanup。

setup(context);
try {
  while (context.nextKeyValue()) {
    map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
  }
} finally {
  cleanup(context);
}

Reduce运行

DistCp作业没有reduce任务，只有map。