本文为您介绍几类 Apache 作业迁移至火山引擎 E-MapReduce（简称“EMR”）上的案例。

1 迁移 Apache Airflow 到火山引擎 EMR

Apache Airflow 是一个提供了编程形式去进行编写、调度与监控工作流的开源组件。 在 Airflow 中，工作流由一个个具体的任务（task）组成的有向无环图（DAGs）构成。Airflow Scheduler 基于一系列的 Workers，以 DAG 规定的依赖关系进行具体任务的执行。其 Webserver，提供了丰富的用户界面，让用户可视化地查看当前工作流运行现状，进行历史回顾，监控执行过程，并且在必要的时候通过查看执行日志进行故障排除。 同时，Airflow 提供了丰富的命令行实用命令，在 DAG 文件编写完正式投入生产前，让您可以更简洁地对其执行复杂的调试。 以代码形式定义的工作流，使其具有更好的可维护性，结合 VCS 可进行更好的版本管理，更具可测试性与协同性。

火山引擎 EMR 集成了 Airflow，支持用户在创建集群时选择安装 Airflow 组件。详见创建集群。

若集群已创建完成，火山引擎 EMR 也支持您在集群创建后，以添加服务的方式安装 Airflow 组件。详见添加服务。

迁移 Apache Airflow 主要是 Airflow DAG 迁移。

• 对于同一大版本，即 2.x 版本的 Airflow，对应的 DAG 文件可以直接迁移到 EMR 中使用，如果代码中使用到一些特定的依赖，则需要您手动在对应的 Airflow venv 中进行依赖安装。

• 如果是从 1.x 版本的 Airflow 服务迁移过来，由于 1.x 版本的 Airflow 使用的是 python2，而 EMR 的 Airflow 2.x 使用的是 python 3，因此这样的迁移可能需要您对 DAG 进行代码改造。有需要协助的地方，请通过工单系统与我们联系。

2 迁移 Apache Spark 作业至火山引擎 EMR

火山引擎 EMR 支持您使用 Apache Spark 开发应用程序来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。
借助火山引擎 EMR 的特定实例规格和弹性伸缩能力， Apache Spark 在性能和成本方面有效优化。您可以通过火山引擎大数据研发治理套件 Dataleap 对 Spark 作业进行开发、调试和部署， 详见 DataLeap + EMR 快速入门。也可以通过 EMR 集群内置的 Apache Hue 提交 Spark 作业，详见 HUE 最佳操作。

2.1 使用弹性伸缩实现成本优化

开启弹性伸缩可以减少 Spark 作业的成本。在使用 EMR 集群过程中，计算高峰时扩展一部分临时计算能力帮助渡过业务计算高峰，渡过业务高峰后进行缩容操作，降低计算资源使用成本。详见弹性伸缩。

2.2 诊断 Spark 作业

排查常见的问题，可以通过：

• Spark Web UI， 通过 EMR 集群 Master 节点的 8443 端口访问 Spark History Server UI。

• Yarn Web UI， Yarn Application 包含 Spark Job，通过 EMR 集群 Master 节点的 8443 端口访问 Yarn Resource Manager UI。

  详见访问链接。

• 登录EMR 控制台 > 日志中心 > 服务日志，EMR 管控的日志中心支持对 Spark 日志的搜索和查看。详见日志中心。

3 迁移 Apache Flink 作业至火山引擎 EMR

Apache Flink 是一个面向有限流和无限流有状态计算的分布式计算框架，它能够支持流处理和批处理两种应用类型。Flink 不仅能够提供同时支持高吞吐、低延迟和 Exactly-Once 语义的实时计算能力，同时 Flink 还提供了基于流式计算引擎处理批量数据的计算能力，真正意义上实现了流批统一 。您可以通过火山引擎大数据研发治理套件 Dataleap 对 Flink 作业进行开发、调试和部署。详见 DataLeap + EMR 快速入门。

3.1 双跑验证

双跑验证期间需要对数据正确性、业务性能和业务稳定性进行验证：

• 数据质量是实时计算数据产出对业务的重要保障，和实时计算任务日常变更一样，迁移工作也需要对新任务产出的数据质量进行验证。

• 对比作业的吞吐和延时情况来判断新作业性能是否符合需求。

• 业务稳定性和数据质量同样重要，任务的稳定性通常要求实现较长时间的平稳运行（建议至少7天）。

3.2 诊断 Flink 作业

• Yarn Web UI， Yarn Application 包含 Flink Job，通过 EMR 集群 Master 节点的 8443 端口访问 Yarn Resource Manager UI。

• 服务日志，EMR 管控的日志中心支持对 Flink 日志的搜索和查看。

• 服务监控，云监控和 EMR 集群详情中支持对 Flink 的监控和告警配置。

4 迁移 DolphinScheduler 到火山引擎 EMR

Apache DolphinScheduler 是一个分布式、易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统，适用于企业级场景，提供了可视化的任务操作、工作流编排，以及全生命周期数据处理过程的解决方案。
DolphinScheduler 的迁移主要是原有负载的数据库表迁移，且不需要增量迁移，因而使用 Mysqldump 工具进行全量备份，再到火山引擎 EMR 中的 DolphinScheduler 对应数据库进行恢复，再通过官方 upgrade 脚本升级即可。

4.1 mysqldump 备份工具使用

mysqldump -u [user name] –p [password] [database_name] > [dumpfilename.sql]

mysqldump 工具原生支持更多的选项，比如选中某些特定的表，或者决定是否备份结构而忽略数据等等。
在我们的场景中，只需要对整个库表的结构与数据进行备份，请您按照上述语句格式进行执行。

4.2 重建数据库

该步骤中，预设您持有一个 2.1.0 / 3.1.0 及以上版本的 Hadoop 类型集群，并且已经添加了 DolphinScheduler 服务。如有需要，请参阅创建集群与添加服务文档。
在进行库表恢复之前，请您通过控制台的服务操作功能，先关停集群内的 DolphinScheduler 服务。
关闭后，请您将 4.1 步骤中生成的 sql 文件，上传到火山引擎 EMR 集群的 master-1 机器上。该步骤可以通过对集群机器进行公网绑定，通过 scp 命令进行上传来完成。如果 sql 文件不大，也可以直接复制代码，粘贴保存在机器上。
接下来，请您根据数据库连接信息（假如您在 master-1 机器上，可从以下位置 /etc/emr/dolphinscheduler/api-server/conf/application.yaml 中的 datasource 配置中获取，包括数据库名与连接使用的账号密码等，我们假设数据库名称为 dolphin_scheduler），通过 mysql 命令连接到数据库中，执行如下命令，将原有库表进行删除：

drop database `dolphin_scheduler`;

接下来，运行 create语句，创建新的数据库以供恢复使用：

CREATE DATABASE `dolphin_scheduler` DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAULT COLLATE utf8_general_ci;

4.3 库表恢复

下一步，我们通过 4.2 步骤中上传的 sql 文件，把库表结构与数据恢复到新的数据库中。命令如下：

mysql -u [username] –p[password] [database_name] < [dumpfilename.sql]

在这里，username 、 password 与 database_name 同 4.2 步骤中获取到的连接信息一致，请留意 -p 选项后面不接空格，或者 -p 后不接内容，执行命令后根据提示再输入密码即可。

4.4 库表升级

首先，请您执行命令 sudo dpkg-reconfigure dash ，提示输入时输入 no 即可，将系统默认的 sh 变更为 bash，dash 与 DolphinScheduler 原生升级脚本中的 source 命令不兼容。
接着，切换工作目录到 /usr/lib/emr/current/dolphinscheduler/ ，修改 ./bin/env/dolphinscheduler_env.sh ，作如下对应修改

# emr JAVA_HOME
export JAVA_HOME=${JAVA_HOME:-/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-velinux-amd64}
```shell
export DATABASE=${DATABASE:-mysql}
export SPRING_PROFILES_ACTIVE=${DATABASE}
export SPRING_DATASOURCE_URL="{jdbc_url}"
export SPRING_DATASOURCE_USERNAME={user}
export SPRING_DATASOURCE_PASSWORD={password}

其中 DATASOURCE 的配置对齐 4.2 步骤中获取到的连接信息即可。

接下来，通过 DolphinScheduler 的脚本进行一键升级即可。
sh ./tools/bin/upgrade-schema.sh
升级完成后，便可以在 EMR 控制台，对 DolphinScheduler 服务进行启动使用，完成整个升级过程。
如果希望系统中默认的 sh 保持 dash，可以重新执行 sudo dpkg-reconfigure dash，输入 yes 即可。