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技术实践｜Hive数据迁移干货分享

发布人：中电金信人时间：2023-08-28 来源：工程师

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导语

Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能。它的优点是可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不用再开发专门的MapReduce应用程序，从而降低学习成本，十分适合对数据仓库进行统计分析。

近几年，随着行业内数据体量的不断增大，再加上国产化的趋势下，很多企业都开始着手对自己已有的大数据平台进行扩容、升级、产品更换等一系列操作，以期可以赶上潮流。因此，就会有很多项目需要进行数据库迁移，本文主要总结了一些在项目上遇到Hive迁移时，可以使用的方式方法，供大家参考借鉴。

●　1. Hive迁移类型

●　2. Hive迁移步骤

●　3. Hive迁移实施步骤

●　4. 结语

1. Hive迁移类型

■　表和数据整体迁移

一般在企业进行大数据平台产品的升级更换（如国产化）、机房搬迁、物理机转向云平台等情况下，会进行整库迁移，那么此时Hive迁移建议使用表和数据整体迁移的方式进行迁移。

■　表和数据分步迁移

一般在企业进行数据库改造、历史数据库区域创建、业务条线改造等，或是数据库出现瓶颈的情况下，会进行部分数据迁移，那么此时Hive迁移建议使用表和数据分步迁移的方式进行迁移。

2. Hive迁移步骤

（1）将表和数据从老集群Hive导出到老集群HDFS

（2）将表和数据从老集群HDFS导出到老集群本地磁盘或共享磁盘

（3）将表和数据从老集群本地磁盘复制到新集群本地磁盘（如共享磁盘此步骤省略）

（4）将表和数据从新集群本地磁盘或共享磁盘上传到新集群HDFS

（5）修复新集群Hive数据库元数据

如果老集群HDFS和新集群HDFS连通，可使用DistCp工具跨集群复制，跳过中间步骤，直接执行第5步。

3. Hive迁移实施步骤

■　新集群和服务器检查

#查看本地空间使用情况是否足够

df -h

#查看HDFS集群使用情况是否满足

hadoop dfsadmin -report

#查找Hive库存储位置

hadoop fs -find / -name warehouse

#查看Hive库占用情况

hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse

■　表和数据整体迁移

一般Hive整体迁移时使用HDFS文件迁移，然后再进行数据表与数据文件关联即可，新老集群Hive版本即使不一致的情况下也支持该步骤，详细操作步骤如下：

老集群备份

# 罗列迁移表清单

cat <<EOF > /home/data/backup/hive_sel_tables.hql
use <db_name>;
show tables;
EOF

# 清洗迁移表清单

beeline -f  /home/data/backup/hive_sel_tables.hql \
| grep -e "^|" \
| grep -v "tab_name" \
| sed "s/|//g" \
| sed "s/ //g" \
> /home/data/backup/hive_table_list.txt

# 拼接建表语句命令及清洗无用字符

cat /home/data/backup/hive_table_list.txt \
| awk '{printf "show create table <db_name>.%s;\n",$1,$1}' \
| sed "s/|//g" \
| sed "s/+/'/g" \
| grep -v "tab_name" \
> /home/data/backup/hive_show_create_table.hql

# 导出建表语句

beeline -e /home/data/backup/hive_show_create_table.hql>/home/data/backup/hive_table_ddl.sql

# 清洗建表语句

sed -i 's/^|//g' /home/data/backup/hive_table_ddl.sql
sed -i 's/|$//g' /home/data/backup/hive_table_ddl.sql
sed -i 's/-//g' /home/data/backup/hive_table_ddl.sql
sed -i 's/+//g' /home/data/backup/hive_table_ddl.sql
sed -i 's/createtab_stmt//g' /home/data/backup/hive_table_ddl.sql
sed -i 's/.*0: jdbc:hive2:.*/;/' /home/data/backup/hive_table_ddl.sql
sed -i '/^$/d'  /home/data/backup/hive_table_ddl.sql

# 拼接修复Hive元数据语句

cat /home/data/backup/hive_table_list.txt \
| awk '{printf "msck repair table archive.%s;\n",$1,$1}' \
| sed "s/|//g" \
| sed "s/+/'/g" \
| grep -v "tab_name" \
> /home/data/backup/hive_repair_table.hql

# 将Hive在HDFS中的文件导出到HDFS临时目录

hadoop fs -get /user/hive/warehouse/<db_name> /tmp

# HDFS集群连通时使用DistCp进行拷贝

hadoop distcp hdfs://scrNameNode/tmp/<db_name> hdfs://user/hive/warehouse/<db_name>

# HDFS集群不连通，导出HDFS文件到本地磁盘或者共享NAS

hadoop fs -get /tmp/<db_name> /home/data/backup/

# 如果是共享磁盘忽略此步

scp -r /home/data/backup/ root@targetAP:/home/data/backup/

新集群恢复

# 登录生产环境Hive并创建表

beeline -f /home/data/backup/hive_table_ddl.sql>>/home/data/backup/hive_table_ddl.log

# 检查新集群数据库新表是否创建成功

beeline 
use <db_name>
show tables;

# 将数据文件上传到HDFS的Hive存储路径下

hadoop fs -put /home/data/backup/<db_name> /user/hive/warehouse/<db_name>

# 关联Hive表和数据

beeline -f /home/data/backup/hive_repair_table.hql

# 查看HDFS所有目录检查是否都导入成功

hadoop fs -lsr /home

# 查看所有表大小，验证新旧表大小是否一致

hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/<db_name>

■　表和数据分步迁移

一般Hive分步迁移时使用Import和Export，新老集群Hive版本不一致的情况下也支持该步骤。

Export工具导出时会同时导出元数据和数据；

Import工具会根据元数据自行创建表并导入数据。

老集群备份

# 罗列迁移表清单

cat <<EOF > /home/data/backup/hive_sel_tables.hql
use <db_name>;
show tables;
EOF

# 罗列要迁移的表清单

beeline -f /home/data/backup/hive_sel_tables.hql\
| grep -e "^|" \
| grep -v "tab_name" \
| sed "s/|//g" \
| sed "s/ //g" \
> /home/data/backup/hive_table_list.txt

# 生成导出脚本

cat /home/data/backup/hive_table_list.txt \
| awk '{printf "export table <db_name>.%s to |/tmp/<db_name>/%s|;\n",$1,$1}' \
| sed "s/|//g" \
| grep -v "tab_name" \
> /home/data/backup/hive_export_table.hql

# 生成导入脚本

cat /home/data/backup/hive_table_list.txt \
| awk '{printf "import table <db_name>.%s from |/tmp/<db_name>/%s|;\n",$1,$1}' \
| sed "s/|//g" \
| grep -v "tab_name" \
> /home/data/backup/hive_import_table.hql

# 创建HDFS导出目录

hadoop fs -mkdir -p /tmp/<db_name>/

# 导出表结构到数据到HDFS

beeline -f /home/data/backup/hive_export_table.hql

#HDFS集群连通时使用DistCp进行拷贝

hadoop distcp hdfs://scrNmaeNode/tmp/<db_name> hdfs://targetNmaeNode/tmp

# HDFS集群不连通，导出HDFS文件到本地磁盘或者共享NAS

hadoop fs -get /tmp/<db_name> /home/data/backup/

# 如果是共享磁盘忽略此步

scp -r /home/data/backup/ root@targetAP:/home/data/backup/

新集群恢复

# 创建HDFS导出目录

hadoop fs -mkdir -p /tmp/<db_name>/

#上传到目标HDFS

hadoop fs -put /home/data/backup/<db_name> /tmp

# 导入到目标Hive

beeline -f /home/data/backup/hive_import_table.hql

# 查看HDFS所有目录检查是否都导入成功

hadoop fs -lsr /home

# 查看所有表大小，验证新旧表大小是否一致

hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/<db_name>

4. 总结

Hive的数据迁移其实有多种方式，根据需求不同采用的迁移方式也不尽相同，每种迁移的优势也是不同的，其中数据量是影响迁移的重要因素之一。

在数据量不大的情况下，Hive迁移一般常用的方式是使用Export、Import进行数据和元数据的导出导入，Export会将数据和元数据写到一起，并且元数据在恢复时是直接关联数据的，不需要再做其他的操作。同时还直接关联分区，不需要再使用MSCK进行分区修复。需要注意的一点的是，Import和Export在进行数据恢复的时候，只会关注到表层的文件夹，不用和旧集群的文件路径一摸一样。

在数据量比较大的情况下，建议使用整体迁移的方式，这样Hive迁移的速度较快，但是注意要保证新旧集群数据目录的一致性。

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关键词： 人工智能