本文为您介绍如何通过DataWorks数据同步功能，迁移HDFS数据至MaxCompute，或从MaxCompute迁移数据至HDFS。无论您使用Hadoop还是Spark，均可以与MaxCompute进行双向同步。
前提条件
- 开通MaxCompute并创建项目
本文以在华东1（杭州）区域创建项目bigdata_DOC为例。详情请参见开通MaxCompute。
- 搭建Hadoop集群
进行数据迁移前，您需要保证Hadoop集群环境正常。本文使用阿里云EMR服务自动化搭建Hadoop集群，详情请参见创建集群。
本文使用的EMR Hadoop版本信息如下：- EMR版本：EMR-3.11.0
- 集群类型：HADOOP
- 软件信息：HDFS2.7.2 / YARN2.7.2 / Hive2.3.3 / Ganglia3.7.2 / Spark2.2.1 / HUE4.1.0 / Zeppelin0.7.3 / Tez0.9.1 / Sqoop1.4.6 / Pig0.14.0 / ApacheDS2.0.0 / Knox0.13.0
Hadoop集群使用经典网络，区域为华东1（杭州），主实例组ECS计算资源配置公网及内网IP，高可用选择为否（非HA模式）。
操作步骤
- 数据准备
- Hadoop集群创建测试数据
- 进入EMR控制台界面，在项目下新建作业doc。本例中HIVE建表语句如下。 关于EMR上新建作业更多信息请参见作业编辑。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS hive_doc_good_sale( create_time timestamp, category STRING, brand STRING, buyer_id STRING, trans_num BIGINT, trans_amount DOUBLE, click_cnt BIGINT ) PARTITIONED BY (pt string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' lines terminated by '\n'; - 单击运行，出现
Query executed successfully提示，则说明成功在EMR Hadoop集群上创建了表hive_doc_good_sale。
- 插入测试数据。您可以选择从OSS或其他数据源导入测试数据，也可以手动插入少量的测试数据。本文中手动插入数据如下。
insert into hive_doc_good_sale PARTITION(pt =1 ) values('2018-08-21','外套','品牌A','lilei',3,500.6,7),('2018-08-22','生鲜','品牌B','lilei',1,303,8),('2018-08-22','外套','品牌C','hanmeimei',2,510,2),(2018-08-22,'卫浴','品牌A','hanmeimei',1,442.5,1),('2018-08-22','生鲜','品牌D','hanmeimei',2,234,3),('2018-08-23','外套','品牌B','jimmy',9,2000,7),('2018-08-23','生鲜','品牌A','jimmy',5,45.1,5),('2018-08-23','外套','品牌E','jimmy',5,100.2,4),('2018-08-24','生鲜','品牌G','peiqi',10,5560,7),('2018-08-24','卫浴','品牌F','peiqi',1,445.6,2),('2018-08-24','外套','品牌A','ray',3,777,3),('2018-08-24','卫浴','品牌G','ray',3,122,3),('2018-08-24','外套','品牌C','ray',1,62,7) ; - 完成插入数据后，您可以执行
select * from hive_doc_good_sale where pt =1;语句，检查Hadoop集群表中是否已存在数据可以用于迁移。
- 进入EMR控制台界面，在项目下新建作业doc。本例中HIVE建表语句如下。 关于EMR上新建作业更多信息请参见作业编辑。
- 利用DataWorks新建目标表
- 登录DataWorks控制台，单击相应工作空间后的进入数据开发。
- 进入DataStudio（数据开发）页面，右键单击工作流程，选择。
- 在新建表对话框中，填写表名，并单击提交。
- 进入新建表页面，选择DDL模式。
- 在DDL模式对话框中输入建表语句，单击生成表结构，并确认操作。本示例的建表语句如下所示。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS hive_doc_good_sale( create_time string, category STRING, brand STRING, buyer_id STRING, trans_num BIGINT, trans_amount DOUBLE, click_cnt BIGINT ) PARTITIONED BY (pt string) ;在建表过程中，需要考虑HIVE数据类型与MaxCompute数据类型的映射，当前数据映射关系请参见数据类型映射表。
由于本文使用DataWorks进行数据迁移，而DataWorks数据同步功能暂不支持TIMESTAMP类型数据。因此在DataWorks建表语句中，将create_time设置为STRING类型。
上述步骤同样可通过odpscmd命令行工具完成，命令行工具安装和配置请参见安装并配置客户端。
说明 考虑到部分HIVE与MaxCompute数据类型的兼容问题，建议在odpscmd客户端上执行以下命令。set odps.sql.type.system.odps2=true; set odps.sql.hive.compatible=true; - 单击提交到生产环境，完成表的创建。
- 完成建表后，单击左侧导航栏中的表管理，即可查看当前创建的MaxCompute表。
- Hadoop集群创建测试数据
- 数据同步
- 新建自定义资源组
由于MaxCompute项目所处的网络环境与Hadoop集群中的数据节点（data node）网络通常不可达，您可以通过自定义资源组的方式，将DataWorks的同步任务运行在Hadoop集群的Master节点上（Hadoop集群内Master节点和数据节点通常可达）。
- 查看Hadoop集群数据节点
- 登录EMR控制台，单击集群管理。
- 选择集群名称，并在左侧导航栏上单击主机列表。
您也可以通过单击上图中Master节点的ECS ID，进入ECS实例详情页。然后单击远程连接进入ECS，执行
hadoop dfsadmin –report命令查看data node。
本示例的data node只具有内网地址，很难与DataWorks默认资源组互通，所以需要设置自定义资源组，将master node设置为执行DataWorks数据同步任务的节点。
- 新建任务资源组
- 在DataWorks控制台上，进入页面，单击右上角的新增自定义资源组。
说明 目前仅专业版及以上版本方可使用此入口。
- 添加服务器时，需要输入ECS UUID和机器IP等信息（对于经典网络类型，需要输入服务器名称。对于专有网络类型，需要输入服务器UUID）。目前仅DataWorks
V2.0华东2（上海）支持添加经典网络类型的调度资源，对于其他区域，无论您使用的是经典网络还是专有网络类型，在添加调度资源组时都请选择专有网络类型。
机器IP需要填写master node公网IP（内网IP有可能不可达）。ECS的UUID需要进入master node管理终端，通过命令dmidecode | grep UUID获取（如果您的hadoop集群并非搭建在EMR环境上，也可以通过该命令获取）。
- 添加服务器后，需要保证master node与DataWorks网络可达。如果您使用的是ECS服务器，需要设置服务器安全组。
- 如果您使用的内网IP互通，请参见添加安全组。
- 如果您使用的是公网IP，可以直接设置安全组公网出入方向规则。本文中设置公网入方向放通所有端口（实际应用场景中，为了您的数据安全，强烈建议设置详细的放通规则）。
- 完成上述步骤后，按照提示安装自定义资源组agent。当前状态显示为可用时，则新增自定义资源组成功。
如果状态为不可用，您可以登录master node，执行tail –f/home/admin/alisatasknode/logs/heartbeat.log命令查看DataWorks与master node之间心跳报文是否超时。
- 在DataWorks控制台上，进入页面，单击右上角的新增自定义资源组。
- 查看Hadoop集群数据节点
- 新建数据源
DataWorks新建工作空间后，默认数据源odps_first。因此只需要添加Hadoop集群数据源。更多详情请参见配置HDFS数据源。
- 进入数据集成页面，单击左侧导航栏中的数据源。
- 在数据源管理页面，单击右上角的新增数据源 。
- 在新增数据源页面中，选择数据源类型为HDFS。
- 填写HDFS数据源的各配置项。
配置 说明 数据源名称 数据源名称必须以字母、数字、下划线组合，且不能以数字和下划线开头。 数据源描述 对数据源进行简单描述，不得超过80个字符。 适用环境 可以选择开发或生产环境。 说明 仅标准模式工作空间会显示此配置。DefaultFS 对于EMR Hadoop集群而言，如果Hadoop集群为HA集群，则此处地址为 hdfs://emr-header-1的IP:8020。如果Hadoop集群为非HA集群，则此处地址为hdfs://emr-header-1的IP:9000。本实验中的emr-header-1与DataWorks通过公网连接，因此此处填写公网IP并放通安全组。
- 完成配置后，单击测试连通性。
- 测试连通性通过后，单击完成。
说明 如果EMR Hadoop集群设置网络类型为专有网络，则不支持连通性测试。
- 配置数据同步任务
- 进入数据开发页面，在左侧菜单栏顶部选择。
- 在新建节点对话框中，输入节点名称，单击提交。
- 成功创建数据同步节点后，单击工具栏中的转换脚本按钮。
- 单击提示对话框中的确认，即可进入脚本模式进行开发。
- 单击工具栏中的导入模板按钮。
- 在导入模板对话框中，选择来源类型、数据源、目标类型及数据源，单击确认。
- 新建同步任务完成后，通过导入模板已生成了基本的读取端配置。此时您可以继续手动配置数据同步任务的读取端数据源，以及需要同步的表信息等。本示例的代码如下所示，更多详情请参见HDFS Reader。
{ "configuration": { "reader": { "plugin": "hdfs", "parameter": { "path": "/user/hive/warehouse/hive_doc_good_sale/", "datasource": "HDFS1", "column": [ { "index": 0, "type": "string" }, { "index": 1, "type": "string" }, { "index": 2, "type": "string" }, { "index": 3, "type": "string" }, { "index": 4, "type": "long" }, { "index": 5, "type": "double" }, { "index": 6, "type": "long" } ], "defaultFS": "hdfs://121.199.11.138:9000", "fieldDelimiter": ",", "encoding": "UTF-8", "fileType": "text" } }, "writer": { "plugin": "odps", "parameter": { "partition": "pt=1", "truncate": false, "datasource": "odps_first", "column": [ "create_time", "category", "brand", "buyer_id", "trans_num", "trans_amount", "click_cnt" ], "table": "hive_doc_good_sale" } }, "setting": { "errorLimit": { "record": "1000" }, "speed": { "throttle": false, "concurrent": 1, "mbps": "1", } } }, "type": "job", "version": "1.0" }其中，path参数为数据在Hadoop集群中存放的位置。您可以在登录Master Node后，执行hdfs dfs –ls /user/hive/warehouse/hive_doc_good_sale命令确认。对于分区表，您可以不指定分区，DataWorks数据同步会自动递归到分区路径。
- 完成配置后，单击运行。如果提示任务运行成功，则说明同步任务已完成。如果运行失败，可以通过日志进行排查。
- 新建自定义资源组
执行结果
- 单击左侧导航栏中的临时查询。
- 选择。
- 编写并执行SQL语句，查看导入hive_doc_good_sale的数据。SQL语句如下所示：
--查看是否成功写入MaxCompute。 select * from hive_doc_good_sale where pt=1;您也可以在odpscmd命令行工具中输入
select * FROM hive_doc_good_sale where pt =1;，查询表结果。
如果您想实现MaxCompute数据迁移至Hadoop，步骤与上述步骤类似，不同的是同步脚本内的reader和writer对象需要对调，具体实现脚本如下。
{
"configuration": {
"reader": {
"plugin": "odps",
"parameter": {
"partition": "pt=1",
"isCompress": false,
"datasource": "odps_first",
"column": [
"create_time",
"category",
"brand",
"buyer_id",
"trans_num",
"trans_amount",
"click_cnt"
],
"table": "hive_doc_good_sale"
}
},
"writer": {
"plugin": "hdfs",
"parameter": {
"path": "/user/hive/warehouse/hive_doc_good_sale",
"fileName": "pt=1",
"datasource": "HDFS_data_source",
"column": [
{
"name": "create_time",
"type": "string"
},
{
"name": "category",
"type": "string"
},
{
"name": "brand",
"type": "string"
},
{
"name": "buyer_id",
"type": "string"
},
{
"name": "trans_num",
"type": "BIGINT"
},
{
"name": "trans_amount",
"type": "DOUBLE"
},
{
"name": "click_cnt",
"type": "BIGINT"
}
],
"defaultFS": "hdfs://47.99.162.100:9000",
"writeMode": "append",
"fieldDelimiter": ",",
"encoding": "UTF-8",
"fileType": "text"
}
},
"setting": {
"errorLimit": {
"record": "1000"
},
"speed": {
"throttle": false,
"concurrent": 1,
"mbps": "1",
}
}
},
"type": "job",
"version": "1.0"
}您需要参见HDFS Writer，在运行上述同步任务前，对Hadoop集群进行设置。在运行同步任务后，手动复制同步过去的文件。
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