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本文将介绍如何将SQL Server的数据和SSIS包及视图、用户定义函数和存储过程迁移到AWS的Hive数据仓库。数据仓库是企业的数据分析基础设施，提供了各种工具和技术来管理和分析结构化和非结构化的数据。AWS的Hive数据仓库是基于Hadoop分布式系统的一种数据仓库实现，可以处理大量的结构化和非结构化数据。在本次迁移中，我们将使用AWS提供的EMS（Elasticity and Management Service）和AWS SDK for .NET来实现对Hive数据仓库的访问和管理。

一、迁移基本流程

将SQL Server的数据和SSIS包及视图、用户定义函数和存储过程迁移到AWS的Hive数据仓库基本流程如下：

1.准备工作：安装AWS SDK for .NET，配置AWS环境，创建Hive数据仓库。

2.导出SQL Server数据：使用SQL Server的备份和恢复功能，将SQL Server的数据导出到AWS S3上。

3.导入到Hive数据仓库：使用AWS SDK for .NET，将S3上的数据导入到Hive数据仓库中。可以使用HiveQL或Hive API来操作数据。

4.迁移SSIS包和视图：使用SSIS（SQL Server Integration Services）将SSIS包和视图迁移到AWS的Hive数据仓库中。可以使用AWS SDK for .NET来连接Hive数据仓库，并使用SSIS包和视图来处理数据。

5.迁移用户定义函数和存储过程：使用T-SQL脚本将用户定义函数和存储过程迁移到AWS的Hive数据仓库中。可以使用AWS SDK for .NET来连接Hive数据仓库，并使用T-SQL脚本来调用用户定义函数和存储过程来处理数据。

6.测试和优化：对迁移后的数据仓库进行测试和优化，确保数据的完整性和准确性，并确保性能满足需求。

二、数据仓库

数据仓库（Data Warehouse）是一种专门用于存储、管理和分析数据的计算机系统。数据仓库通常包含大量的结构化和非结构化数据，可以用于支持企业的决策支持系统（DSS）和在线分析处理（OLAP）等应用。数据仓库通常具有以下特点：

1.专门用于存储、管理和分析数据。

2.通常基于大型分布式系统，可以处理大量的结构化和非结构化数据。

3.支持多种数据源，可以集成不同的业务系统。

4.提供各种工具和技术，如多维分析、数据挖掘、报表生成等，来支持企业的决策支持和业务分析。