1.1数据迁移难点
在大数据分布式环境下，数据迁移是一个十分重要又极具挑战性的任务。由于数据量巨大、数据类型多样且分布在不同的节点上，迁移过程不仅需要处理数据的实际转移，还要考虑到数据完整性、安全性和迁移过程的系统性能。
· 数据多样性：大数据环境中的数据类型和格式各异，可能存储在不同的数据库、文件系统或云平台中。迁移过程需要考虑数据特征，采取针对性的方法进行迁移。
· 数据量巨大：大数据集群通常包含海量数据，因此迁移涉及到大规模的数据传输和存储，需要高效的策略和工具来管理数据的移动。
· 业务连续性：在迁移期间，业务可能需要继续运行，不能因为迁移而中断。因此，需要确保迁移不会影响业务运营。
· 数据安全性：保护数据的安全性是至关重要的，迁移过程中数据可能会受到威胁，需要采取安全措施来防止数据泄露或损坏。
1.2数据迁移工具理念
鉴于数据迁移的多样性和复杂性，有计划地进行迁移变得极其重要。一个有效的数据迁移解决方案可以确保数据迁移的每一个步骤都经过精心规划和执行，从而最大化迁移效率，最小化对业务的影响，并确保数据的安全性、一致性和完整性。
· 明确的计划流程：解决方案提供了明确的计划和流程，确保数据迁移是有序和可控的，最大程度地减少潜在的风险。
· 高效的迁移策略：采用优化的数据迁移工具和策略，结合存储分析与治理，加速数据传输和迁移过程，减少停机时间，提高迁移效率。
· 完整的数据校验：解决方案包括数据验证和校验步骤，确保源数据和目标数据的一致性，减少数据丢失或错误。
· 灵活的场景适配：解决方案考虑到不同规模和复杂性的迁移需求，能够适应不同场景下的数据迁移任务。
· 全面的监控报告：提供实时监控和报告功能，让管理员能够跟踪迁移进展和及时处理问题。
合理的解决方案可以帮助企业顺利过渡到新的技术平台，保障数据资产的安全性和完整性，支持企业的长期发展和成功。
1.3数据迁移流程
针对大数据集群的跨集群数据迁移，本方案采用分阶段的迁移方法，确保每一步都经过充分的准备和验证。整体流程如下：
1. 迁移调研：调研项目背景、迁移需求和数据情况，制定详实完备的迁移方案。
2. 迁移准备：确保源集群和目标集群准备就绪，包括新老集群环境检查、Kerberos互信配置、租户队列配置、新老集群对接联调、迁移工具部署；再次确认迁移需求和数据目录，准备开展存储分析治理与迁移。
3. 存储分析与治理：对源集群数据进行深入分析，识别文件和目录大小，提供数据清理和小文件合并推荐方案，确保迁移数据的准确性和合规性，提高迁移效率。形成最终迁移的详细列表，供迁移策略的制定和实施。
4. 迁移实施与查验：依据迁移方案和数据特征形成迁移策略，自动推荐迁移作业的运行参数，分阶段使用迁移工具进行全量/增量数据迁移，及时进行结果监控和数据验证，确保数据的一致性和完整性；提供权限配置流程，确保数据的安全性。
5. 迁移收尾：对迁移作业结果进行汇总查验、抽样比对等工作，协助用户进行新老集群的双跑验证。
1.4迁移工具Web页面使用简介
迁移工具作为翼MR的辅助功能集成在翼MR Manager的Web页面中，登录Manager在左侧菜单栏中找到工具箱-数据迁移，即可使用数据迁移能力。
在数据迁移列表页面，用户可创建迁移策略，目前支持HDFS、Hive的数据迁移，点击列表右上方新建策略即可创建迁移策略。
迁移监控面板
为保证迁移作业稳定以及及时掌握迁移过程的信息变化，迁移工具已具备监控看板，来实时了解策略以及作业的运行概览情况。
监控面板除了显示作业、策略的状态，还会显示资源使用情况以及迁移的数据量和文件数，可全方位掌握迁移过程的信息变化，覆盖迁移的全过程。来达到数据迁移的稳定性、安全性、可靠性的工具目标。
在监控面板中可以清晰的看见，数据迁移工具可对迁移全流程进行监控，日完成作业可达到266（监控中所显示的项目数据，作业数量是由项目迁移数据量决定的，不同项目作业数量存在差异），满足数据量巨大的迁移场景；且在迁移期间，业务可继续运行，不会因为迁移而中断；在监控面板也可查看到失败作业，并可根据监控警告直接到策略列表中定位到失败的作业以及查看失败作业日志，排查失败原因。
目前数据迁移工具已在多个客户场景落地，未来我们将不断提升产品功能、完善用户体验、优化产品的稳定性，为数据迁移的各个场景提供优质的产品服务。
