摘要：本次分享主要介紹 Hive數據如何遷移到MaxCompute。MMA(MaxCompute Migration Assist)是一款MaxCompute數據遷移工具，本文將為大家介紹MMA工具的功能、技術架構和實現原理，再通過實際操作MMA，演示將Hive數據遷移到MaxCompute。

演講嘉賓簡介：阿里云智能產品專家-云花

精彩視頻回顧：Hive數據如何同步到MaxCompute

以下內容根據演講視頻以及PPT整理而成。本次分享主要圍繞以下兩個方面：一、MMA功能介紹、技術架構和原理二、MMA數據遷移操作演示

一、MMA功能介紹、技術架構和原理1.MMA功能介紹MMA主要覆蓋的場景包括批處理，存儲，數據集成，作業編排及調度。MMA提供遷移評估分析功能，自動化生成遷移評估報告。遷移評估報告會報告出從Hive表的數據結構到MaxCompute的數據結構之間是否有數據類型映射兼容性問題，如語法問題。MMA支持自動化數據遷移功能，支持批量建表以及數據自動化批量遷移。另外，MMA還支持作業語法分析，可以檢查Hive SQL能否直接運行在MaxCompute里。MMA還支持工作流遷移，對主流數據集成工具Sqoop進行作業的遷移轉換，并自動創新DataWorks數據繼承作業。

2.MMA遷移服務架構MMA遷移服務架構如下圖。左側是客戶Hadoop集群，右側的是Aliyun 大數據服務，主要是DataWorks和MaxCompute。MMA工具會跑在客戶的Hadoop集群上，客戶的服務器需要能夠訪問Hive Server。在機器上部署MMA客戶端工具時會自動化獲取Hive Meta里的數據，既將Hive的Meta數據從MySQL中讀出來，還可以將Meta信息自動轉換成MaxCompute DDL，然后用DDL在MaxCompute中批量創建表，批量拉起數據同步的作業，向Hive Server并發提交Hive SQL作業。基于Hive SQL作業調用一個UDF，UDF里面會集成Tunnel的SDK，基于Tunnel將數據批量寫到MaxCompute的表中。作業和工作流的遷移也是基于MMA客戶端工具自動發現的Hive Meta數據，做工作流的作業檢查，包括把工作流的組件中的工作流的配置批量轉換成DataWorks工作流的配置，直接生成DataWorks工作流。以上步驟完成了數據到作業到工作流的遷移。最后一步是遷移完成后需要基于MaxCompute和DataWorks架構對接業務系統。

3.MMA Agent技術構架和原理通過客戶端和服務端，MMA可支持數據和工作流的批量遷移。安裝在客戶服務器上的MMA客戶端工具包含下圖中的四個能力。首先可自動獲取Hive Metadata，并自動創建生成DDL和UDTF，而且可批量創建表和批量Hive數據遷移。相應的，MMA有四個主要組件。Meta Carrier工具自動將Hive Meta信息提取出來，在本地生成Hive Meta結構。Meta Processor是基于Meta Carrier工具產出的結果，基于Hive Meta數據批量轉成MaxCompute的DDL，既批量轉成建表語句和數據類型的轉換。此外，MMA客戶端工具還內置了ODPS Console，基于ODPS Console將Meta Processor產出的ODPS DDL在MaxCompute上批量創建表。最后基于Data Carrier批量創建Hive SQL作業。每個Hive SQL作業相當于多個表或者多個分區并行的數據的同步。

二、MMA數據遷移操作演示1.環境準備如下圖所示，MMA環境運行要求是jdk1.6版本以上，Python3+。另外，運行MMA的機器，通過Hive Client提交Hive SQL的作業。機器還需要可以訪問Hive Server，并連接MaxCompute服務。下圖右側的場景案例是客戶在基于MMA做同步數據時發現的問題。例子中客戶有自己的IDC，在阿里云有自己的ECS，客戶從IDC拉一條專線訪問阿里云。在安裝MMA之前，客戶可以從ECS上直接訪問MaxCompute，但IDC里的機器不能訪問MaxCompute。此時需要在這條專線上增加VBR路由配置，既在邊界路由上增加一個配置。配置之后可以打通從IDC到ECS，甚至到MaxCompute服務的網絡訪問。

2.下載和編譯工具包下載編譯工具包有兩種方法。一是下載下圖中編譯好的工具包。此外，由于用戶的Hive版本各不相同，用戶可以根據MMA官網上提供的GitHub地址下載源碼，拉到本地進行編譯。

3.MMA Agent操作說明使用meta-carrier采集Hive Metadata：機器提前安裝好Hadoop環境，本地有Hive Server。提前下載客戶端的odps-data-carrier.zip包，并在本地解壓。解壓完成后會顯示下圖所示目錄。bin目錄下有幾個文件，首先是MMA的幾個核心角色：meta-carrier、meta-processor、odps_ddl_runner用于批量創建表，hive_udtf_sql_runner用于同步數據。libs目錄下是工具依賴的jar包和庫。 res目錄的console目錄下的bin目錄包含odpscmd，是MMA客戶端的工具，odps_config,ini配置文件。本地Hive上面有三個庫，其中dma_demo庫下有五個表，可將五個表自動批量同步到MaxCompute上。首先需要在MaxCompute上創建一個project，既在DataWorks控制臺創建一個空Project。打開新的命令窗口，在本地運行的ODPS Command客戶端工具，連接新創建的空的project。在已經安裝了MMA Hive的機器上運行，解壓，進入odps-data-carrier工具的目錄。執行 bin/meta-carrier -h查看其參數說明，-d表示用戶可以指定數據庫，通過指定數據庫提取meta數據，若不指定，會將Hive下所有的庫的meta都拉取出來。-o指定輸出目錄，-t參數指定表，-u參數指定uri地址，即Hive Meta的地址。開始測試時首先指定地址，因為是thirft地址，所以用thirft協議連接。此外由于Hive Meta在本地，所以只需要將dma_demo庫的meta拉取出來，加-o參數，指定目錄。通過tree meta可以查看meta目錄結構。meta目錄下生成和數據庫同名的dma_demo目錄。dma_demo目錄下的json文件是描述數據庫meta信息的文件。partition_meta里面的兩個表是分區表，table_meta的表是非分區表，會把所有表集的meta信息寫在下面。

使用network-measurement-tool：網絡測量工具network-measurement-tool用于網絡測速，測量Hive集群到MaxCompute各region的網絡連通質量。通過網絡測速可以知道網絡傳輸速度和大概的數據量，根據網絡傳輸速度預估數據傳輸時間。network-measurement-tool工具連接MaxCompute上所有region的節點ENDPOINT地址，由最快到最慢做測速排序。下圖中執行結果最快的是HANGZHOU，連接時間為51ms，最慢的是一個海外region KUALA_LUMPUR，連接時間為3393ms。

使用sql-checker檢查Hive SQL是否可以直接在MaxCompute上執行：sql-checker可用于檢查Hive SQL語法兼容性，判斷SQL能否直接在MaxCompute上運行。其參數input要指定meta目錄，指定缺省project和sql參數。若執行結果返回其兼容性OK，即此sql語句可以直接在MaxCompute上運行。

使用meta-processor生成ODPS DDL和Hive UDTF SQL：通過第一步已經拉出了Hive Meta庫的metadata信息。下一步需要將Hive Meta轉換成MaxCompute DDL。使用bin/meta-processor -h查看參數。-i即input，-o是output目錄。bin/meta-processor的-i就是第一個命令的輸出結果，代表meta的目錄，存放的是carrier拉出的Hive Meta數據。指定-i meta -o output。將bin/meta-processor運行結果放入output中。生成output目錄。tree output可查看結構。output目錄下也會生成一個以MaxCompute的project命名的dma_demo目錄。dma_demo目錄下面有一個hive_udtf_sql目錄，目錄下面的.sql用于批量數據遷移。還包含odps_ddl目錄，用于后續批量創建表，目錄下的.sql是創建表的語句。

使用odps_ddl_runner.py批量創建表和分區：既然DDL已經生成，下一步需要批量創建表。批量創建表依賴MaxCompute的命令行工具(客戶端工具)。工具包一級目錄下的odps_config包含幾個基本參數，其中project_name、access_id、access_key、end_point為必填項。配置完成可以開始批量創建表。批量創建表工具要執行Python命令，python36 bin/odps_ddl_runner.py -h。參數中input參數由meta processer自動生成，odpscmd參數不是必須指定的，它會默認找到所在目錄，不需要單獨配置參數。創建表過程要拉起odps_command工具，基于客戶端工具來向MaxCompute提交建表語句。通過show table查看是否創建了五個表，再查看分區是否也建好。若Hive和MaxCompute上的分區創建完成，兩邊的表結構也應相同。

使用hive_udtf_sql_runner.py遷移數據：通過命令行python36 bin/hive_udtf_sql_runner.py開始讀output目錄下的.sql語句。查看python36 bin/hive_udtf_sql_runner.py命令的參數，Input_all會批量遷移output下所有數據。若只想做單表的遷移或者單分區的遷移，需要使用input_single_file參數。parallelism參數表示并行度。數據遷移完成后在MaxCompute中查看表中是否有數據。對比MaxCompute中的數據和Hive中對應表的數據。若其size相同，Hive和MaxCompute中對應表的數據相同，說明已經完整遷移數據。

進階功能1：僅生成指定的database或table的metadata：在生成meta時可以不生成整個數據庫的meta，可以指定一個表，生成一個表的meta。Meta carrier 工具提供了抓取指定數據庫可表的能力。

進階功能2：進靈活的hive到MaxCompute映射：如果用戶需要自定義MaxCompute上的表，可以更改命名，加前綴或后綴，修改自定義字段名。如可以修改MaxCompute DDL里的json文件實現表名或字段名的自定義。

進階功能3：單表或單分區遷移：上面的例子中已經批量遷移五張表，通過drop table inventory，演示單分區遷移。首先若只需同步一個分區的數據，需要重新創建一張表。執行python36 bin/odps_ddl_runner.py創建表，指定其output目錄，開始批量創建表。此時inventory表以及其五個分區已經創建完成。但創建的分區中沒有數據，可指定其中一個分區，如第二個分區。通過使用input_single_file參數，指定具體分區的sql目錄。可指定目錄為output/dma_demo/hive_udtf_sql/single_partition/inventory_1.sql。執行完成后查看結果，對比在Hive上第二分區的數據和遷移進MaxCompute的單分區的數據，若兩個單分區數據一致，則表示遷移完成。

4.使用DataWorks自動遷移數據和工作流MMA1.0版本還未將工作流遷移做成服務化功能，目前還是一個線下工具。客戶需要根據下圖模板生成相應目錄。在做工作流遷移時，如果使用開源組件，可以按照模板將配置放到相應目錄下。如果不使用開源組件，如自研的工作流調度編排服務，可基于標準化模板，按照模板的目錄結構生成用戶自己的工作流數據，打成zip包上傳到DataWorks。目前MMA1.0還需要客戶手動打包文件上傳zip包，后臺會進行自動解析并加載到DataWorks工作流。上傳完成后，DataWorks服務會根據ODPS DDL 批量生成MaxCompute的table。MaxCompute表創建后，DataWorks服務會自動拉起DataX的數據同步任務，完成批量數據遷移。

下圖是可配置的項目描述文件project.xml，其中project信息可以自定義。另外一個是工作流描述文件，workflow.xml中是工作流自定義的參數，用戶可以通過編輯配置文件進行修改。

5.其他類型作業的遷移方案UDF、MR遷移：用戶直接將jar包上傳到MaxCompute上，開啟2.0支持，開啟對Hive兼容的flag。將Hive兼容的flag設置為true，再在MaxCompute下直接遷移Hive下的UDF和MR。需求注意不支持UDF，MR中直接訪問文件系統，網絡訪問和外部數據源連接。外表遷移：原則上能結構化的數據盡量遷移到MaxCompute內部表。如果必須通過外表訪問外部文件，建議先將數據從HDPS遷移到OSS或OTS，再在MaxCompute中創建外部表，實現對文件的訪問。Spark作業遷移：MMA對開源Spark的語法完全兼容。用戶只需要下載Spark On MaxCompute客戶端，在編寫Spark SQL時僅增加MaxCompute的連接參數，其它部分和Spark SQL的語法相同。

6.查看遷移評估報告創建MaxCompute DDL完成后，除了生成DDL會SQL以外，還會生成遷移評估報告report.html文件。遷移評估報告是一個兼容性報告，顯示Hive表的數據結構和MaxCompute表的數據結構之間的映射關系是否有風險，并標識風險等級。另外會給出明細說明以及預警提示，如數據類型不兼容或語法不兼容等。用戶在遷移之前可以查看此報告評估遷移風險。

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總結

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