0.背景

  文件本身存在ftp上，为了文件内的数据和数仓hive中的数据做分析，需要将ftp的数据上传 到hdfs,方法有很多，如果不是需要完全实时监控的话，可以采取hdfs自带的指令distcp抽取;
   题外话：完全实时上传可以采取flume监控ftp文件件，再读取存入kafka,后续消费者消费kafka获取文件数据的方式，后续再讲，这节只讲distcp；

1. 指令用法

  distcp不仅可以实现hdfs集群1到hdfs集群2的文件传输，也可以实现ftp和hdfs之间的文件传输，只需要切换相应的协议头即可；

# 将hdfs1的文件传入hdfs2的集群内
hadoop distcp hdfs://node1:port1/hdfs/path/ hdfs://node2:port2/hdfs/path/

# 将ftp的文件传入hdfs内
hadoop distcp ftp://fptuser:ftppassword@host/ftp/path/ hdfs://node:port1/hdfs/path/

# 将hdfs的文件传入ftp内
你猜？博主觉得你肯定会

  这里挑一个将ftp的文件传入hdfs内细讲；

2. 封装成shell文件

  先准备一个权限文件my_config.ini,权限600，内容如下；

ftp_host_name=10.245.192.13
ftp_port=21
ftp_user_name=test123
ftp_password=test123

mysql_hostname=10.245.192.13
mysql_port=3306
mysql_user_name=test_user
mysql_password=test123
mysql_database=testdb

  编写shell脚本ftp_load_to_hdfs.sh,内容如下；

#! /usr/bin/sh

# 判断shell脚本传参的个数
if [[ $# -ne 2 ]];then
    echo "parameters are incorrect,parameters 1 shoild be ftp_file_path,parameters 2 should be hdfs_file_path!"
    exit 5
fi

#获取ftp信心，hdfs信息因为最后在集群跑脚本，可以省略，否则一样需要获取
ftp_host_name=`cat ./../src/my_config.ini | grep 'ftp_host_name' | cut -d = -f 2`
ftp_port=`cat ./../src/my_config.ini | grep 'ftp_port' | cut -d = -f 2`
ftp_user_name=`cat ./../src/my_config.ini | grep 'ftp_user_name' | cut -d = -f 2`
ftp_password=`cat ./../src/my_config.ini | grep 'ftp_password' | cut -d = -f 2`

# 参数1为ftp路径，参数2为hdfs路径；
ftp_file_path=${1}
hdfs_file_path=${2}

# 调用distcp 语句执行
hadoop distcp ftp://${ftp_user_name}:${ftp_password}@${ftp_host_name}:${ftp_port}${ftp_file_path} hdfs://${hdfs_file_path}

  最后直接调用就行,代码如下，就能吧/data/myfolder/test.json文件上传到/data/myfolder/test.json;

 bash ./ftp_load_to_hdfs.sh /data/myfolder/test.json  /data/myfolder/test.json

   题外话：distcp的本质是运行MapReduce，因为单独传文件，不要根据另外的key做Reduce，所以只有Map操作，还是很快的；

3.进阶—循环将文件从ftp到hdfs

  任何文件的路径也并非完全无规律，这时候可以将文件，路径传入mysql存储起来；新建表task_child；

字段	类型	含义	样例数据
childId	bigint	主键	1
exportParams	varchar(200)	文件路径	/data/myfolder/test.json
updatetime	datetime	数据更新时间	2021-04-10 10:47:00.256

  mysql的连接信息一样写入my_config.ini文件；

#! /bin/bash

# 判断参数，每天T+1的获取昨天的文件，所以参数为event_day，一个参数
if [[ $# -ne 1 ]];then
    echo "parameters are incorrect,parameters 1 shoild be event_day,format us yyyyMMdd !"
    exit 5
fi


event_day=${1}

# 获取mysql的连接信息 ，参数化
hostname=`cat ./../src/my_config.ini | grep 'mysql_hostname' | cut -d = -f 2`
port=`cat ./../src/my_config.ini | grep 'mysql_port' | cut -d = -f 2`
username=`cat ./../src/my_config.ini | grep 'mysql_user_name' | cut -d = -f 2`
password=`cat ./../src/my_config.ini | grep 'mysql_password' | cut -d = -f 2`
database=`cat ./../src/my_config.ini | grep 'mysql_database' | cut -d = -f 2`

# 获取文件路径的sql，参数化
select_sql="SELECT childId,exportParams FROM task_child WHERE DATE(updatetime)=DATE(DATE_ADD(${event_day},INTERVAL -1 DAY)) AND IFNULL(exportParams,'')<>''and upper(exportParams)<>upper('null');"

#echo $hostname
#echo $port
#echo $username
#echo $password
#echo $database
echo $select_sql

# 利用循环遍历将ftp的文件传入hdfs
i=0
while read line
do
  childid=`echo $line | awk '{print $1}'`
  ftp_file_path=`echo $line | awk '{print $2}'`
  hdfs_file_path=`echo $line | awk '{print $2}'`

  echo "ftp_file_path:${ftp_file_path},hdfs_file_path:${hdfs_file_path}"

  bash ./ftp_load_to_hdfs.sh ${ftp_file_path} ${hdfs_file_path}
  
  status=$?
  if [ $status -eq 0 ]; then
    i=$[$i + 1]
    echo "Successed: load ${event_day} NO ${i} ftp file of ${childid} to hdfs ${hdfs_file_path} successed!!!!"
  else
    echo "Error: load ftp file of ${childid} to hdfs ${hdfs_file_path} failed!!!!"
    exit 7
  fi
done< <(mysql -h${hostname} -P${port} -u${username} -p${password} ${database} -e "${select_sql}" -s)

4.优化hdfs的小文件（节选）

  如果文件再ftp上都是小文件（小于hdfs的块大小，hdfs2.x默认为128M），存入hdfs会造成hdfs的压力大，具体原理这里不细讲，可以参考hdfs的原理介绍；这个时候就需要将这些小文件合并；

4.1 合并思路1

  将一天或者某个文件夹的小文件读取出来，再合并存入一个新的文件，如用spark等，读取文件内容，再存一个新的文件；

// 将/data/myfolder/全部读进df1
val df1=spark.read.json("/data/myfolder/")  
df1.repartition(1).write.save("/data/myfolder/union_data")

4.1 合并思路2

  利用hdfs自带的archive归档；
  将hdfs的/data目录下的myfolder文件夹归档到/data下的test.har文件；

hadoop archive -archiveName test.har -p /data myfolder /data

  hadoop存档是特殊格式的存档。Hadoop归档文件映射到文件系统目录。Hadoop归档文件始终具有* .har扩展名。Hadoop存档目录包含元数据（以_index和_masterindex的形式）和数据（part- *）文件。_index文件包含作为归档文件一部分的文件名以及这些文件内的位置,更多的hadoop archive可以参考官网：Hadoop Archives Guide

   总结：这两种文件合并都不会删除源hdfs的文件，所以需要等分析任务确定能完整的分析道合并的文件后，把hdfs的源小文件删除掉；