Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。...Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 •Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。...hdfs和mapreduce 在本地运行pig pig -x local 得到如下界面 ?...PIG中的读写操作： LOAD 从文件装载数据到一个关系 LIMIT 限制元组个数为n DUMP 显示一个关系的内容，主要用于调试 STORE 将一个关系中的数据存储到一个目录中 输入执行： grunt...alias 逐步显示数据如何被转换 AVG 求平均值 CONCAT 连接两个字符串 COUNT 计算一个包中的元组个数 DIFF 比较一个元组中的两个字段 MAX 计算在一个单列包中的最大值 MIN
只有在处理速度和使用门槛上下功夫大数据分析才能得到更广泛的使用。 谈到大数据，Apache Pig、Apache Hive和SQL是目前比较主流的工具，三者在合适的情况下都能体现出自己的优势。...Apache Pig对Multi-query的支持减少了数据检索循环的次数。Pig支持map、tuple和bag这样的复合数据类型以及常见的数据操作如筛选、排序和联合查询。...这些优势让Pig在全球范围内都得到了广泛的应用。Pig简便的特点也是雅虎和Twitter使用它的原因之一。...Pig vs SQL SQL所操作的关系型数据库速度上较Pig通过PigLatin操作的MapReduce快一些，然而关系型数据库的数据加载很有挑战性所以设置比较困难。...在SQL中我们指定需要完成的任务而在Pig中我们则指定任务完成的方式。
3.2 Concat 用法：contact（expression1，expression2）拼接两个字段的值为一个字符串，如果其中一个为Null，则结果用Null 3.3 Count 用法：count...中的两个fields集合的差异性，通linux或python里面的diff函数类似 3.6 isEmpty 用法：IsEmpty（expression1）判断一个bag或map是否为空（没有数据），...可以使用在filter过滤数据中 3.7 max 用法：max（expression）计算单列中最大的数值值，或者字符串的最大值（字典排序），同count一样需要Group支持 3.8 min 用法...3.11 Subtract 用法：subtract（expression1，expression2），对两个bag里面的tupe做差值操作，并返回差值部分一个新的bag 3.12 Sum 用法sum...第三参数：返回数据的索引下标 例子如下： 我们想要从192.168.1.5:8080中，得到ip地址，该怎么写，非常简单： REGEX_EXTRACT (“192.168.1.5:8080”,
，大致看完了pig官网的文档，在看文档期间，也是边实战边学习，这样以来，对pig的学习，会更加容易，当然本篇不是介绍如何快速学好一门框架或语言的文章，正如标题所示，散仙打算介绍下如何在Pig中，使用用户自定义的...并导入pig的核心包 java项目 2 新建一个包，继承特定的接口或类，重写自定义部分 核心业务 3 编写完成后，使用ant打包成jar 编译时需要pig依赖，但不用把pig的jar包打入UDF中 4...; import org.apache.pig.data.Tuple; import org.apache.pig.impl.util.WrappedIOException; /** *...Song,34 long,34 abC,12 grunt> 我们在看下，操作文件和jar包是放在一起的： Java代码 grunt> ls hdfs://dnode1:8020/...: 4 Total bytes written : 64 Spillable Memory Manager spill count : 0 Total bags proactively spilled
，大致看完了pig官网的文档，在看文档期间，也是边实战边学习，这样以来，对pig的学习，会更加容易，当然本篇不是介绍如何快速学好一门框架或语言的文章，正如标题所示，本人打算介绍下如何在Pig中，使用用户自定义的...pig的核心包 java项目 2 新建一个包，继承特定的接口或类，重写自定义部分 核心业务 3 编写完成后，使用ant打包成jar 编译时需要pig依赖，但不用把pig的jar包打入UDF中 4 把打包完成后的... org.apache.pig.data.Tuple; import org.apache.pig.impl.util.WrappedIOException; /** * 自定义UDF类,对字符串转换大写...Song,34 long,34 abC,12 grunt> 我们在看下，操作文件和jar包是放在一起的： Java代码 grunt> ls hdfs://dnode1:8020... : 4 Total bytes written : 64 Spillable Memory Manager spill count : 0 Total bags proactively spilled
对于迭代式数据处理性能比较差 比如说，用MapReduce实现两个表的Join都是一个很有技巧性的过程，如下图所示： 因此，在Hadoop推出之后，出现了很多相关的技术对其中的局限进行改进，如Pig...Apache Pig Apache Pig也是Hadoop框架中的一部分，Pig提供类SQL语言（Pig Latin）通过MapReduce来处理大规模半结构化数据。...而Pig Latin是更高级的过程语言，通过将MapReduce中的设计模式抽象为操作，如Filter，GroupBy，Join，OrderBy，由这些操作组成有向无环图（DAG）。...上述程序被编译成MapReduce时，会产生如下图所示的Map和Reduce： Apache Pig解决了MapReduce存在的大量手写代码，语义隐藏，提供操作种类少的问题。...=>基于RDD的抽象，实数据处理逻辑的代码非常简短。 只提供两个操作，Map和Reduce，表达力欠缺。 =>提供很多转换和动作，很多基本操作如Join，GroupBy已经在RDD转换和动作中实现。
Apache Pig 优点 简化数据处理：Apache Pig 可以将复杂的数据流操作转换为简单的 Pig Latin 脚本，使得数据处理变得更加简单和直观。...性能问题：Pig 对于一些复杂的查询可能性能较差，并且可能会产生一些不必要的开销，如多余的数据复制、排序等。 不支持事务：Pig 不支持 ACID 事务，因此在某些场景下可能不适用。...Apache Pig 架构 用于使用Pig分析Hadoop中的数据的语言称为 Pig Latin ，是一种高级数据处理语言，它提供了一组丰富的数据类型和操作符来对数据执行各种操作。...Pig Latin中的关系是无序的（不能保证按任何特定顺序处理元组）。 Apache Pig 安装 先决条件 在你运行Apache Pig之前，必须在系统上安装好Hadoop和Java。...按照脚本中的指示，它会将 student.txt 文件加载到Pig中，并显示Dump操作符的结果，显示以下内容。
在Hadoop的生态系统中，如果我们要离线的分析海量的数据，大多数人都会选择Apache Hive或Apache Pig，在国内总体来说，Hive使用的人群占比比较高， 而Pig使用的人相对来说，则少的多...OK，扯远了，赶紧回来，使用shell的攻城师们，我觉得都会爱上它的，因为在linux系统中，没有比shell更简洁易用了，如果再配上awk和sed更是如虎添翼了。...函数3，支持filter过滤，以及宏命令里面调用 --定义过滤操作 define myfilter (A,field,count) returns B{ b= filter...（2）自定义输出存储 （3）自定义过滤并结合（1）统计数量 通过这3个例子，让大家对pig函数有一个初步的认识，上面的函数和代码都在一个脚本中，这样看起来不太友好，而且重用性，还没有得到最大发挥，...实际上函数和主体脚本是可以分离的，再用的时候，我们只需要导入函数脚本，即可拥有所有的函数功能，这样一来，函数脚本被分离到主脚本外面，就大大增加了函数脚本的重用性，我们也可以再其他脚本中引用，而且函数脚本中也可以再次引用其他的函数脚本
包含Foreach、Window、Partition、Filter、Tap、Stream等运算符，兼容Apache Pig语法。...5） 通过Physical Plan生成Topology Plan：有了Physical Plan后，需要将这个Plan运行在具体的平台上( 如，Storm)，Storm在运行实体是Spout，Bolt...划分的规则是通过Tap，Partition 这两个操作算子。如上，Tap为Spout起始，Partition 为Spout的结束或Bolt的起始。...2.4Pig On Storm编码示例 以经典的Word Count为例，使用Apache开源的Pig Latin编写的程序为： a = load '/user/hue/word_count_text.txt...第③行：partition是Pig On Storm新扩展的运算符，其语义是对指定的关系按照某个表达式的值进行partition操作。
记录下最近两天散仙在工作中遇到的有关Pig0.12.0和Solr4.10.2一些问题，总共有3个，如下： （1）问题一： 如何在Pig中使用ASCII和十六进制（hexadecimal）的分隔符进行加载...注意关于这个问题，在Pig中，会反应到2个场景中， 第一： 在Pig加载（load）数据时候 。 第二： 在Pig处理split，或则正则截取数据的时候。...IDE中，NotePad++中，Linux的终端设备的界面中，都会呈现不同的 //显示方式，大家可以在维基百科中，详细了解下 //数据示例 String s="prod_cate_disp_id019...c = foreach b generate group, COUNT($1); --输出打印 dump c; （2）问题二：如何在Apache Solr中，查询某个不分词的field...}/ 只过滤长度6到9的记录 （3）查询最少多少长度以上的cid:/.{6}.*/ 长度最少为6的 （3）问题三：在使用Pig+MapReduce，向Solr中，批量添加索引时，发现，无任何错误异常
注：下面是几个国内的镜像站点 http://mirrors.cnnic.cn/apache/pig/ http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/ http://mirrors.hust.edu.cn.../apache/pig/ 本文的解压目录是：/Users/jimmy/app/pig-0.14.0 b) 环境变量 export PIG_HOME=/Users/jimmy/app/pig-0.14.0...c) 启动 $PIG_HOME/bin/pig 如果能正常进入grunt > 提示符就表示ok了 二、基本HDFS操作 pig的好处之一是简化了HDFS的操作，没有pig之前要查看一个hdfs的文件，必须...: MapReduce2的几个基本示例 中，我们用JAVA编程的方式演示了几个基本例子，现在拿pig来实现一把作为对比： a) 求Count grunt> a = LOAD '/input/duplicate.txt...用法文章地址： hadoop pig 入门总结 http://blackproof.iteye.com/blog/1791980 pig中各种sql语句的实现 http://www.open-open.com
Facebook发明了Hive并将它在2008年开源贡献给了Apache基金会，Facebook的数据分析师需要友好的生产工具去操作在Hadoop集群中的数据，因为SQL是如此的普遍，一个基于SQL的工具是一个合乎逻辑的选择...表单13-1展示Cascading管道的一个例子，即大家熟悉的字数统计 444 图13-1中有两个开关，输入开关（接收文档的集合）和输出开关（产生字数）。...到目前为止，图形化的处理系统对于Hadoop来说是新兴领域，因为可扩展的计算机集群图形化处理出于研究领域的前沿，尚且存在着一些问题，比如接下来的调查主题中所展现的： 448 如何在集群中绘制分区的密度图...然而，图形处理系统开始应用于Hadoop的数据存储以及MapReduce的BSP并行计算操作中，一系列图形处理系统涌现，让我们关注两个这个类型的Hadoop开源系统： Giraph是Apache...得到这些细节后，客户端可以直接与自己的主应用程序通信 一旦主应用程序启动并运行，它会检查应用程序的请求，并协调应用程序执行的资源空间 资源空间被分配后，主应用程序将资源信息发布到节点管理器上 执行的过程中
Count作业外，该jar文件还包含几个其他的MapReduce示例。...您还可以指示Hive使用其他分布式框架（如Apache Tez）来表达其查询。 Tez是一个高效执行以DAG（有向无环图）形式存在的任务的计算框架。...Pig Apache Pig是Hadoop大规模计算的另一个流行框架。 与Hive类似，Pig允许您以比使用MapReduce更简单，更快速，更简单的方式实现计算。...Pig引入了一种简单而强大的类似脚本的语言PigLatin。 PigLatin支持许多常见和即用的数据操作，如过滤，聚合，排序和Join。...我们使用Pig找到最受欢迎的艺术家，就像我们在前面的例子中与Hive一样。 在top-artists.pig文件中保存以下脚本 ? 在Hadoop集群上执行Pig脚本： ?
Apache Pig比MapReduce有什么好处？ Apache Pig是一个平台，用于分析代表Yahoo开发的数据流的大型数据集。...无需在MapReduce中编写复杂的Java实现，程序员就可以使用Pig Latin非常轻松地实现相同的实现。 Apache Pig将代码的长度减少了大约20倍（根据Yahoo）。...Pig提供了许多内置的运算符来支持数据操作，例如联接，过滤器，排序，排序等。而在MapReduce中执行相同的功能是一项艰巨的任务。 在Apache Pig中执行Join操作很简单。...此外，pig还提供了MapReduce中缺少的嵌套数据类型，如元组，包和地图。 35. Pig Latin中有哪些不同的数据类型？...Pig Latin可以处理原子数据类型（如int，float，long，double等）和复杂数据类型（如元组，bag和map）。
Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构，后来Yahoo将Pig捐献给Apache（一个开源软件的基金组织）的一个项目，由Apache来负责维护，Pig是一个基于 Hadoop的大规模数据分析平台...随着，数据海啸的来临，传统的DB(Oracle、DB2)已经不能满足海量数据处理的需求，MapReduce逐渐成为了数据处理的事实标准，被应用到各行各业中。...在Pig里面，每一步操作，都是一个数据流，非常容易理解，你想要什么，它就能得到什么，即使不能得到，我们也可以通过轻松扩展UDF来实现，比SQL更容易理解，每一步要做什么，非常容易上手和学习，在大数据时代...最后告诉大家一个好消息，在最新的Pig(0.14)发行版里，有两个重要的特性： （1）支持Pig运行在Tez上 （2）支持Orc格式的存储 如果你已经迫不及待想了解Pig了，那么请不要客气，直接点击...最后提问大家两个小问题，直接在公众号里，回复即可， （1）Pig的前世和今生，分别在哪里度过的？ （2）你喜欢其他的Pig吗？
A.age;（注意要带括号，并且count必须为大写） 2012-09-11 20:20:12,831 [main] ERROR org.apache.pig.tools.grunt.Grunt -...>= 20;（注意>=前后要有空格） 类型 操作 描述 加载与存储 LOAD 将数据从外部文件或其它存储中加载数据，存入关系 STORE 将一个关系存放到文件系统或其它存储中 DUMP 将关系打印到控制台...过滤 FILTER 从关系中删除不需要的行 DISTINCT 从关系中删除重复的行 FOREACH… GENERATE 对于集合的每个元素，生成或删除字段 STREAM 使用外部程序对关系进行变换...SAMPLE 从关系中随机取样 分组与连接 JOIN 连接两个或多个关系 COGROUP 在两个或多个关系中分组 GROUP 在一个关系中对数据分组 CROSS 获取两个或更多关系的乘积（叉乘...） 排序 ORDER 根据一个或多个字段对某个关系进行排序 LIMIT 限制关系的元组个数 合并与分割 UNION 合并两个或多个关系 SPLIT 把某个关系切分成两个或多个关系
,s / w配置和实例数量 选择使用以下步骤创建的EC2密钥对 点击创建集群 在服务选择EC2 EC2 Dashboard下你将看到所有实例的明细 你可以得到主节点实例的访问路径将它粘贴在putty中...它提供多种API，如Scala，Hive，R，Python，Java和Pig。 Scala - 这是用来开发Apache Spark本身的语言。Scala设计初衷是实现可伸缩语言。...Scala> 首先要注意的是，Spark shell为你创建了两个值，一个是sc，另一个是sqlcontext。Sqlcontext用于执行Spark SQL库中的程序。...这导致Apache Spark中的大部分方法都是惰性的。指令以DAG（有向无环图）的形式存储供以后使用。这些DAG将继续变化，并提供map, filter等转化操作，这些操作都是惰性计算的。...dataottamRDD = sc.textFile(“dataottam.txt”) count() RDD有两种类型的操作; 1、行动-返回值 ?
Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。...同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 （6）HBase：一个分布式的、列存储数据库。...其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。...Block分别分配到相对空闲的节点上执行任务操作，经过一系列操作后，会将这些输出作为Reduce的输入，经过合并后得到最终的输出结果，Map和Reduce中的所有输入输出都是以的形式存在... 这里两个都是0，是因为两个文件被分配到不同的Map中了。
Apache Pig，Apache Hive和SQL是当今主流的大数据工具。它们各有优势，下面我们就先来简单介绍Apache Pig、Apache Hive和SQL。...Pig Apache Pig适合有SQL背景的程序员学习，其有以下两个特点： 1.放宽了对数据存储的要求 2.可以操作大型数据集 Apache Pig是雅虎在2006年开发，除了上述特点，它还有很好的可扩展性和性能优化...Apache Pig允许开发人员跟踪多个查询方法，从而降低了数据的重复检索。它支持复合数据类型(Map、Tuple、Bag)，支持常见的数据操作，例如筛选、排序和Join。...Apache Pig的这些特性得到了世界各地用户的认可，就连雅虎和推特也采用了Apache Pig。 Hive 尽管Apache Pig性能优异，但是它要求程序员要掌握SQL之外的知识。...Apache Pig的适用场景 Apache Pig适用于非结构化的数据集，可以充分利用SQL。Pig无需构建MapReduce任务，如果你有SQL学习的背景，那么入门会非常快。
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