DistCP是Apache Hadoop上下文中的Distributed Copy（分布式拷贝）的缩写。它基本上是一个工具，可以使用在我们需要复制大量的数据/文件在集群内/集群设置。 在后台，DisctCP使用MapReduce分发和复制数据，这意味着操作分布在集群中的多个可用节点上。这使得它更有效和有效的复制工具。

基本使用方法

distcp最常用在集群之间的拷贝：

 Hadoop distcp hdfs://master1:8020/foo/bar hdfs://master2:8020/bar/foo

这条命令会把master集群的/foo/bar目录下的所有文件或目录名展开并存储到一个临时文件中，这些文件内容的拷贝工作被分配给多个map任务， 然后每个TaskTracker分别执行从master1到master2的拷贝操作。注意distcp使用绝对路径进行操作。

命令行中可以指定多个源目录：

 hadoop distcp hdfs://master1:8020/foo/a hdfs://master1:8020/foo/b hdfs://master2:8020/bar/foo

或者使用-f选项，从文件里获得多个源：
 hadoop distcp -f hdfs://master1:8020/srclist hdfs://master2:8020/bar/foo 

其中srclist 的内容是
    hdfs://master1:8020/foo/a 
    hdfs://master1:8020/foo/b

当从多个源拷贝时，如果两个源冲突，distcp会停止拷贝并提示出错信息， 如果在目的位置发生冲突，会根据选项设置解决。 默认情况会跳过已经存在的目标文件（比如不用源文件做替换操作）。每次操作结束时 都会报告跳过的文件数目，但是如果某些拷贝操作失败了，但在之后的尝试成功了， 那么报告的信息可能不够精确。

每个TaskTracker必须都能够与源端和目的端文件系统进行访问和交互。 对于HDFS来说，源和目的端要运行相同版本的协议或者使用向下兼容的协议。 

拷贝完成后，建议生成源端和目的端文件的列表，并交叉检查，来确认拷贝真正成功。 因为distcp使用Map/Reduce和文件系统API进行操作，所以这三者或它们之间有任何问题 都会影响拷贝操作。一些distcp命令的成功执行可以通过再次执行带-update参数的该命令来完成， 但用户在如此操作之前应该对该命令的语法很熟悉。

值得注意的是，当另一个客户端同时在向源文件写入时，拷贝很有可能会失败。 尝试覆盖HDFS上正在被写入的文件的操作也会失败。 如果一个源文件在拷贝之前被移动或删除了，拷贝失败同时输出异常 FileNotFoundException

选项

选项索引

更新和覆盖

这里给出一些 -update和 -overwrite的例子。 考虑一个从/foo/a 和 /foo/b 到 /bar/foo的拷贝，源路径包括：

    hdfs://master1:8020/foo/a 
    hdfs://master1:8020/foo/a/aa 
    hdfs://master1:8020/foo/a/ab 
    hdfs://master1:8020/foo/b 
    hdfs://master1:8020/foo/b/ba 
    hdfs://master1:8020/foo/b/ab

如果没设置-update或 -overwrite选项， 那么两个源都会映射到目标端的 /bar/foo/ab。 如果设置了这两个选项，每个源目录的内容都会和目标目录的 内容 做比较。distcp碰到这类冲突的情况会终止操作并退出。

默认情况下，/bar/foo/a 和 /bar/foo/b 目录都会被创建，所以并不会有冲突。

现在考虑一个使用-update合法的操作:
distcp -update hdfs://master1:8020/foo/a \ 
               hdfs://master1:8020/foo/b \ 
               hdfs://master2:8020/bar

其中源路径/大小:

    hdfs://master1:8020/foo/a 
    hdfs://master1:8020/foo/a/aa 32 
    hdfs://master1:8020/foo/a/ab 32 
    hdfs://master1:8020/foo/b 
    hdfs://master1:8020/foo/b/ba 64 
    hdfs://master1:8020/foo/b/bb 32

和目的路径/大小:

    hdfs://master2:8020/bar 
    hdfs://master2:8020/bar/aa 32 
    hdfs://master2:8020/bar/ba 32 
    hdfs://master2:8020/bar/bb 64

会产生:

    hdfs://master2:8020/bar 
    hdfs://master2:8020/bar/aa 32 
    hdfs://master2:8020/bar/ab 32 
    hdfs://master2:8020/bar/ba 64 
    hdfs://master2:8020/bar/bb 32

只有master2的aa文件没有被覆盖。如果指定了 -overwrite选项，所有文件都会被覆盖。

附录

Map数目

distcp会尝试着均分需要拷贝的内容，这样每个map拷贝差不多相等大小的内容。 但因为文件是最小的拷贝粒度，所以配置增加同时拷贝（如map）的数目不一定会增加实际同时拷贝的数目以及总吞吐量。

如果没使用-m选项，distcp会尝试在调度工作时指定map的数目 为 min (total_bytes / bytes.per.map, 20 * num_task_trackers)， 其中bytes.per.map默认是256MB。

建议对于长时间运行或定期运行的作业，根据源和目标集群大小、拷贝数量大小以及带宽调整map的数目。

hadoop distcp -Ddistcp.bytes.per.map=1073741824 -Ddfs.client.socket-timeout=240000000 -Dipc.client.connect.timeout=40000000 -i -update  hdfs://master1:8020/foo/a hdfs://master1:8020/foo/b hdfs://master2:8020/bar/foo

不同HDFS版本间的拷贝

对于不同Hadoop版本间的拷贝，用户应该使用HftpFileSystem。 这是一个只读文件系统，所以distcp必须运行在目标端集群上（更确切的说是在能够写入目标集群的TaskTracker上）。 源的格式是 hftp://<dfs.http.address>/<path> （默认情况dfs.http.address是 <namenode>:50070）。

Map/Reduce和副效应

像前面提到的，map拷贝输入文件失败时，会带来一些副效应。

• 除非使用了-i，任务产生的日志会被新的尝试替换掉。
• 除非使用了-overwrite，文件被之前的map成功拷贝后当又一次执行拷贝时会被标记为 "被忽略"。
• 如果map失败了mapred.map.max.attempts次，剩下的map任务会被终止（除非使用了-i)。
• 如果mapred.speculative.execution被设置为 final和true，则拷贝的结果是未定义的。