一、需求描述
由于本人主要从事大数据可视化的工作，就少不了对海量数据的分析，但是我们并不是数据的生产来源，数据来自有大数据可视化分析需求的用户，所以实际业务中往往会遇到大量数据从传统存储方式（关系型数据库、文件存储等）到数据仓库的迁移，本次就以实现如何基于kafka从oracle到hive仓库做数据的迁移工作。
本次操作的数据量为空间坐标数据，原始数据存储在oracle中，大概10亿条左右，通过本身oracle的sql查询操作已经是非常慢，很难用传统的查询统计方式对数据做大数据的聚合、统计、计算等分析操作，所以得到数据之后第一步就是将其迁移到hadoop 文件系统中，通过hive进行存储管理。
二、实现思路
1.hive
Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口，Hive有如下特点：
1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容，大大降低了传统数据分析人员学习的曲线；
2.使用JDBC 接口/ODBC接口，开发人员更易开发应用；
3.以MR 作为计算引擎、HDFS 作为存储系统，为超大数据集设计的计算/ 扩展能力；
4.统一的元数据管理（Derby、MySql等），并可与Pig 、Presto 等共享；
Hive的结构如下图所示：
2.主要实现思路
主要实现了两个程序，一个生产者程序，一个消费者程序，主要流程如下：
1.生产者程序通过sql查询获取前n条数据（实际操作是1000万条）
2.生产者程序创建临时表将这前n条数据存储起来
3.生产者程序对这n条数据进行清洗，转换，计算等操作（根据实际情况，处理成最终的数据结构和要求）
4.生产者程序将数据发送到kafka集群
5.消费者程序接收kafka 发送指定topic的数据，分批存储成hdfs文件
6.生产者程序删除前n条数据，然后重新按照第一条依次执行，直到数据处理完毕
三、总结
虽然上述执行操作可能不是一个很好的解决方案，但是实现了海量数据迁移的目的，能够支持多种关系数据库和多种文件格式的数据迁移，两个程序（生产者和消费者程序）之间通过中间格式（json,Protobuf等）进行数据的对接，耦合度非常低，针对不同业务，虽然需要调整解析代码，但是相对来说已经是比较便利的方式。