MMA目前主要面向Hadoop数据迁移的场景，支持Hive到MaxCompute迁移。MMA实现了Hive的 UDTF，通过Hive的分布式能力，实现Hive数据向MaxCompute的高并发传输。通过连接用户的Hive Metastore服务，抓取Hive Metadata，并利用这些数据生成用于创建MaxCompute表和分区的DDL语句以及用于迁移数据的HiveUDTF SQL。
以下是整个迁移链路的简要示意图，供参考：
当用户通过 MMA client 向 MMA server 提交一个迁移 Job 后，MMA 首先会将该 Job 的配置记录在元数据中，并初始化其状态为 PENDING。
随后，MMA 调度器将会把这个 Job 状态置为 RUNNING，向 Hive 请求这张表的元数据，并开始调度执行。这个 Job 在 MMA 中会被拆分为若干 个 Task，每一个Task 负责表中的一部分数据的传输，每个 Task 又会拆分为若干个 Action 进行具体传输和验证。在逻辑结构上，每一个 Job 将会包含若干个 Task 组成的 DAG，而每一个 Task 又会包含若干个 Action 组成的 DAG。整体的流程大致如下：
上图中数据传输的原理是利用Hive的分布式计算能力，实现了一个Hive UDTF，在Hive UDTF中实现了上传数据至MaxCompute的逻辑，并将一个数据迁移任务转化为一个或多个形如：
SELECT UDTF(*) FROM hive_db.hive_table;
的Hive SQL。在执行上述Hive SQL时，数据将被Hive读出并传入UDTF，UDTF会通过MaxCompute的 Tunnel SDK将数据写入MaxCompute。
当某一个Task的所有Action执行成功后，MMA会将这个Task负责的部分数据的迁移状态置为 SUCCEEDED。当该Job对应的所有Task都成功后，这张表的迁移结束。
当某一个Task的某一个Action执行失败，MMA会将这个Task负责的部分数据的迁移状态置为 FAILED，并生成另一个Task负责这部分数据，直到成功或达到重试次数上限。
当表中数据发生变化时（新增数据，新增分区，或已有分区数据变化），可以重新提交迁移任务，此时MMA会重新扫描Hive中元数据，发现数据变化，并迁移发生变化的表或分区。
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