使用DISTCP SQL迁移数据并实现增量同步与性能调优-开源大数据平台 E-MapReduce-阿里云

Serverless Spark 提供了类 Hadoop DistCp 的分布式数据拷贝能力，支持跨存储系统（如 HDFS、OSS、OSS-HDFS）高效迁移海量文件。通过纯 SQL 接口简化操作流程，用户无需编写复杂代码即可完成大规模数据复制任务。

支持版本

esr-4.6.0及之后引擎版本支持 DISTCP 功能。

DISTCP SQL语法

DISTCP 命令会自动递归拷贝源路径下所有文件到目标路径下，如果目标路径目录不存在，则会自动创建。为确保功能可用，提交Spark批作业时必须指定 spark.emr.enableDistcp true，暂不支持在sql会话、kyuubi等session中通过set命令指定。

DISTCP FROM 'source_path' TO 'destination_path' [options(key1='v1', key2='v2')];

参数说明

参数名	类型	描述
`source_path`	STRING	源路径。
`destination_path`	STRING	目标路径。
`OPTIONS(...)`	KEY-VALUE 对	可选参数，用于控制拷贝行为和过滤规则。

OPTIONS 配置项

参数名	类型	描述
`filters`	STRING	指定一个包含过滤规则的文本文件路径（需为可访问的 OSS 路径）。正则格式遵循 Java 的 `java.util.regex.Pattern` 标准。
`mode`	STRING	控制写入行为： - `COPY`（默认）：若目标路径存在同名文件，先删除再拷贝。 - `UPDATE`：仅当源文件与目标文件大小不一致时才覆盖；否则跳过。适用于增量同步场景。

使用示例

基础用法：全量拷贝

DISTCP FROM 'oss://bucket-a/data/input' TO 'oss://bucket-b/data/input-backup';

在SQL作业中，返回结果显示“successfully executed”，即成功执行。

增量同步 + 过滤规则

DISTCP FROM 'oss://bucket-a/data/input' TO 'oss://bucket-b/data/input-backup' OPTIONS(mode='UPDATE', filters='oss://my-bucket/config/exclude_rules.txt');

在SQL作业中，返回结果显示“successfully executed”，即成功执行。

EXPLAIN 查看执行计划

使用 EXPLAIN 可预览 DISTCP 操作的执行计划，帮助评估资源消耗和验证配置正确性。

EXPLAIN DISTCP FROM 'src_path' TO 'dest_path';

输出信息包括：预计拷贝的文件数量和总数据量、实际生成的任务（task）数量，以及过滤规则（如 filters 文件）是否成功加载等执行计划详情。

影响 Task 并发度的关键配置

DISTCP 的并行处理能力由以下两个 Spark 配置项共同决定：

配置项	说明
`spark.sql.files.maxPartitionBytes`	单个任务最大处理的数据块大小。值越小，并行度越高，但任务数增多可能增加调度开销。
`spark.sql.files.openCostInBytes`	文件打开代价估算值，用于平衡小文件合并。较高的值会减少对小文件的过度分区。

调优建议

大文件场景：适当调高 maxPartitionBytes 以减少 task 数量。
大量小文件：降低 openCostInBytes 以提升并行度，避免串行读取。