对现有的大数据集群进行存量分析是为了了解集群的当前状态，为之后的集群迁移做准备。以下是一些建议的步骤：
- 收集集群信息： 收集有关集群的详细信息，包括硬件配置、操作系统、Hadoop版本、组件版本（如Hive、HBase等）、集群规模等。这有助于了解当前集群的技术栈和整体架构。
- 分析工作负载： 了解当前集群上运行的工作负载。分析哪些作业是最频繁运行的，哪些是最资源密集的，以及资源使用的峰值和谷值。这有助于确定新集群的规模和配置需求。
- 评估数据存储： 分析集群中的数据存储，包括数据量、存储格式、数据分布等。了解哪些数据是关键的，哪些可以被归档或清理，以便在迁移过程中优化数据存储。
- 审查任务和作业： 了解当前运行的任务和作业，包括MapReduce、Spark等。识别可能需要修改或优化的作业，以适应新的集群环境。
- 检查安全和权限设置： 确保了解当前集群的安全和权限设置。这包括用户权限、Kerberos认证、SSL配置等。在迁移过程中需要确保这些设置得到正确迁移和配置。
- 评估依赖关系： 确认与集群相关的外部依赖关系，如数据库连接、外部服务等。迁移前，需要确保这些依赖关系在新集群中得到满足。
- 测试迁移计划： 制定迁移计划，并在测试环境中进行验证。确保所有配置和作业在新环境中能够正常运行。
- 制定回滚计划： 虽然迁移计划经过周密设计，但在执行过程中可能会出现问题。制定详细的回滚计划，以便在需要时能够迅速恢复到原有状态。
- 文档和培训： 更新集群文档，包括配置文件、操作手册等。进行培训，确保团队熟悉新集群的操作和管理。
- 逐步迁移： 如果可能，采用逐步迁移的方法，将一部分工作负载转移到新集群上，逐步验证和调整。
通过这些步骤，你可以更好地了解现有集群，制定迁移计划，并为成功迁移做好准备。
