由于大数据里面涉及到非关系型数据库如hive、kudu、hbase等的数据迁移，目前涉及到的迁移工具都没有支持hive数据库的事务表的迁移，如果hive库里面存在大量的事务表的时候，目前的工具都是不支持的，例如华为的CDM，阿里研发的datax，hadoop的distcp都是不支持大数据事务表的迁移。但是目前很多公司随着数据量的增涨和上云的趋势，出现了喝多公司迁移大数据平台上云的需求，如果进行上云就要涉及到数据的迁移和各个不同平台数据版本的适配等问题。 下面为从自建的数据中心迁移hadoop到华为云上适配大数据平台MRS的一次项目迁移，此项目涉及到hive、kudu、hbase 的数据迁移，数据总量达到了15T,此文档是耗时5月时间和时间的检验，通过脚本编辑批量迁移完成大数据迁移上云的最终目标，里面涉及具体的迁移方案、解决方案、迁移流程、迁移脚本

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Spark Hive UDF示例 建立项目 mvn clean package 将spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar复制到边缘节点临时目录 spark-hive-udf]# cp target/spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar /tmp 通过提供罐子来启动火花壳 spark-shell --master yarn --jars /tmp/spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar 创建名称为大写的函数并列出该函数 spark.sql("CREATE OR REPLACE FUNCTION uppercase AS 'com.ranga.spark.hive.udf.UpperCaseUDF' USING JAR '/tmp/spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar'") sp

java sql笔试题示例 Hive UDF 项目 介绍 该项目只是一个示例，包含多个 (UDF)，用于 Apache Spark。 它旨在演示如何在 Scala 或 Java 中构建 Hive UDF 并在 . 为什么要使用 Hive UDF？ Hive UDF 的一个特别好的用途是与 Python 和 DataFrames 一起使用。 用 Python 编写的原生 Spark UDF 很慢，因为它们必须在 Python 进程中执行，而不是基于 JVM 的 Spark Executor。 要让 Spark Executor 运行 Python UDF，它必须： 将数据从分区发送到与 Executor 关联的 Python 进程，以及 等待 Python 进程反序列化数据，在其上运行 UDF，重新序列化数据，然后将其发回。 相比之下，一个 Hive UDF，无论是用 Scala 还是 Java 编写的，都可以在 Executor JVM 中执行，即使 DataFrame 逻辑是在 Python 中。 实际上只有一个缺点：必须通过 SQL 调用 Hive UDF。 您不能将其作为来自 D

当前，所有应用到大数据的公司都需要建设企业数据仓库，以服务于数据分析和为企业决策、产品优化、产品运营等提供稳定可靠的数据支持，因此，数据仓库的建设在公司数据的E(抽取)、T(转化)、L(加载)流程中起到至关重要的地位。 本项目将数仓分为三层，分别是ODS层(贴源层)、DW层(数仓层)和APP层(应用层)，其中DW层中包含事实层、维度层、宽表层，为了达到拿空间换时间的目的，由事实层中的事实表和维度层的维度表关联形成宽表层。

新手学习大数据搭建环境所需要安装资料包，其中包括hive-mysql安装包,HIVE连接mysql驱动。其中包括 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz MySQL-client-5.6.24-1.el6.x86_64.rpm mysql-connector-java-5.1.27.tar.gz MySQL-server-5.6.24-1.el6.x86_64.rpm