14、大数据分析平台与存储解决方案全解析

大数据分析平台与存储解决方案全解析

在大数据时代，数据的处理、存储与分析变得至关重要。本文将深入探讨大数据分析平台以及存储解决方案，涵盖从数据迁移到机器学习，再到不同存储系统的详细内容。

1. 使用 Apache Sqoop 迁移数据

在大数据分析中，数据迁移是常见的操作。例如，我们可以使用 Apache Sqoop 将 MySQL 数据库中的“EMPLOYEES”表迁移到 Hive 表中。以下是实现该迁移的 Python 代码：

import sqoop

def import_data(mysql_connection_string, mysql_username, mysql_password, hive_server2_uri, hive_database,
                hive_table, table_name, columns, delimiter, batch_size, num_threads):
    sqoop = sqoop.Sqoop()
    sqoop.set_connect_string(mysql_connection_string)
    sqoop.set_username(mysql_username)
    sqoop.set_password(mysql_password)
    sqoop.set_hive_server2_uri(hive_server2_uri)
    sqoop.set_hive_database(hive_database)
    sqoop.set_hive_table(hive_table)
    sqoop.