# 跨集群数据迁移脚本
#!/bin/bash
# cross_cluster_migration.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`

# 导出环境变量
export HADOOP_HOME=/bigdata/app/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

# 源集群和目标集群
SOURCE_CLUSTER=”hdfs://source-cluster”
TARGET_CLUSTER=”hdfs://target-cluster”

# 迁移目录
MIGRATE_DIRS=(“/user/fgedu/data” “/user/fgedu/warehouse” “/user/fgedu/logs”)

# 开始迁移
for dir in “${MIGRATE_DIRS[@]}”; do
echo “开始迁移 $dir …”
hdfs dfs -cp -ptopax $SOURCE_CLUSTER$dir $TARGET_CLUSTER$dir
if [ $? -eq 0 ]; then
echo “迁移 $dir 成功”
else
echo “迁移 $dir 失败”
exit 1
fi
done

# 验证迁移结果
echo “验证迁移结果…”
for dir in “${MIGRATE_DIRS[@]}”; do
echo “源集群 $dir 大小：”
hdfs dfs -count $SOURCE_CLUSTER$dir
echo “目标集群 $dir 大小：”
hdfs dfs -count $TARGET_CLUSTER$dir
done

# 应用迁移与验证脚本
#!/bin/bash
# application_migration.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`

# 导出环境变量
export HADOOP_HOME=/bigdata/app/hadoop
export HIVE_HOME=/bigdata/app/hive
export SPARK_HOME=/bigdata/app/spark
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$PATH

# 迁移Hive表
echo “迁移Hive表…”
hive -e “SHOW TABLES;” > tables.txt
while read table; do
echo “迁移表 $table …”
hive -e “CREATE TABLE IF NOT EXISTS $table LIKE source_db.$table;”
hive -e “INSERT INTO $table SELECT * FROM source_db.$table;”
done < tables.txt
# 验证Hive表
echo “验证Hive表…”
while read table; do
echo “验证表 $table …”
hive -e “SELECT COUNT(*) FROM $table;”
hive -e “SELECT COUNT(*) FROM source_db.$table;”
done < tables.txt
# 迁移Spark作业
echo “迁移Spark作业…”
scp -r /bigdata/app/spark/jobs/* target-host:/bigdata/app/spark/jobs/

# 验证Spark作业
echo “验证Spark作业…”
spark-submit –class com.fgedu.job.WordCount /bigdata/app/spark/jobs/wordcount.jar

# 升级后优化建议
# 1. 启用新特性：启用Hadoop 3.x的新特性，如Erasure Coding
# 2. 优化配置：根据新版本的特性优化配置参数
# 3. 性能调优：根据实际情况进行性能调优
# 4. 监控告警：建立完善的监控和告警机制
# 5. 培训：对运维人员进行新版本培训

通过Hadoop集群升级与迁移的实施，可以获得新特性和性能改进，满足业务发展的需求。升级和迁移是一个复杂的过程，需要谨慎规划和执行，确保数据的安全性和服务的连续性。学习交流加群风哥QQ113257174