【摘 要】
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Hive作为建立在Hadoop上的数据仓库,已成为很多企业处理大数据的首选。然而,传统企业中大量的遗留应用依赖于传统关系型数据库(RDBMS),迁移时需要翻译大量查询语句。提出了一
【机 构】
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华东理工大学计算机科学与工程系,阿里巴巴集团系统软件事业部,上海电机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702334,61772200);上海市信息化发展专项资金(201602008);上海市浦江人才计划(17PJ1401900);上海市自然科学基金(17ZR1406900,17ZR1429700);华东理工大学教育研究基金(ZH1726108)
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Hive作为建立在Hadoop上的数据仓库,已成为很多企业处理大数据的首选。然而,传统企业中大量的遗留应用依赖于传统关系型数据库(RDBMS),迁移时需要翻译大量查询语句。提出了一种基于查询树的SQL到HiveQL的自动翻译方法。该方法利用SQL解析器将SQL语句解析为查询树,提供8种不同的重写策略重构查询树,进而将其转化为正确的HiveQL语句,实现了一个翻译工具——DFMapper。在基准测试集TPC-DS上进行的查询实验证明,DFMapper可以正确翻译绝大多数的查询语句,并且具有很强的扩展性。
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