SAP BusinessObjects Data Services 4.1版本开始支持Hadoop作为数据源进行操作，包括HDFS和Hive两种作为sources和targets。相关的Hadoop组件包括：

1．Hadoop distributed file system（HDFS）：在节点上存储数据，利用集群提供非常高的聚合带宽。

2. Hive：一个数据基础仓管，可以让管理员使用SQL-Like的方式操作Hadoop数据，下一篇文章将介绍如何利用Hive进行数据迁移。

3. Pig：一个高等级的数据流语言和并行计算的执行框架，处于Hadoop顶端，（Map/Reduce上层）。Data Services使用Pig脚本来读写Hadoop的数据，包括Join操作和push down操作，本文主要介绍如何配置使用Pig进行数据迁移。

4. Mapr/Reduce：一种计算范式，应用程序被划分成很多部分，每一个部分可能执行在集群的任何的节点上。Data Services使用 map/reduce处理文本数据。

  在sbo411_ds_reference_en中有介绍总体步骤，但是忽略了细节部分，本文利用截图和说明的方式介绍如何配置。

配置步骤

1．安装Hadoop和 Pig（使用非root用户，例如“hadoop”）。

2. 安装IPS和Data Services（4.1）在Hadoop的Namenode节点上。

如果你使用其他用户（例如“dsuser”）安装了Data Services，那么你应该设置HDFS中的所有文件夹为的权限为777除了hdfs://namenode:9000/home/hadoop/hadoop-datastore/hadoop-hadoop/mapred/staging/dsuser/.staging（此文件夹为700）。设置本地文件夹/home/haodoop/tmp 权限为 777。

注意：IPS和Data Services应该被安装在相同的文件夹中，否则用户无法在CMC中找到Data Services项目。

3. 为了确保与Hadoop交互的环境变量设置正确，Job Server应该执行环境变量脚本，例如：

source $LINK_DIR/hadoop/bin/hadoop_env.sh –e

./svrcfg (to restart Job Service)

4. 安装Data Services Client在Windows上，并且添加一个Data Services的repository的ODBC。

注意：如果你使用HANA作为repository，user不能使用System。参见上一篇文章。

5. 使用Designer连接Data Services server。

Username: Administrator (Username of CMC)

Password:

Repository password: (HANA User’s password)

6. 添加一个Hadoop HDFS file format并且配置 HDFS，PIG以及Hadoop中数据的格式。

7. 创建一个HANA data store。

8.创建一个query 组件以Hadoop作为源，以HANA作为目标，设定源和目标的map。

9.画一条Data flow 在源和目标之间

10．开始迁移。

本文的测试案例所使用的SAP HANA版本为SAP HANA SPS7 Revision 70.00，SAP BusinessObjects Data Services 4.1 Support Package 1，Hadoop 1.1。想获取更多SAP HANA学习资料或有任何疑问，请关注新浪微博@HANAGeek！我们欢迎你的加入！

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