要执行特定任务时，程序员使用Pig，需要用Pig Latin语言编写Pig脚本，并使用任何执行机制（Grunt Shell，UDFs，Embedded）执行它们。...Apache Pig的架构如下所示。 Apache Pig组件 如图所示，Apache Pig框架中有各种组件。让我们来看看主要的组件。...在DAG中，脚本的逻辑运算符表示为节点，数据流表示为边。 Optimizer（优化器） 逻辑计划（DAG）传递到逻辑优化器，逻辑优化器执行逻辑优化，例如投影和下推。...这些MapReduce作业在Hadoop上执行，产生所需的结果。 Pig Latin数据模型 Pig Latin的数据模型是完全嵌套的，它允许复杂的非原子数据类型，例如 map 和 tuple 。...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。
，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...一旦你学会了UDF的使用，就意味着，你可以以更加灵活的方式来使用Pig，使它扩展一些为我们的业务场景定制的特殊功能，而这些功能，在通用的pig里是没有的，举个例子： 你从HDFS上读取的数据格式，如果使用默认的...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...把打包完成后的jar上传到HDFS上 pig运行时候需要加载使用 5 在pig脚本里，注册我们自定义的udf的jar包 注入运行时环境 6 编写我们的核心业务pig脚本运行 测试是否运行成功 项目工程截图如下...; import org.apache.pig.data.Tuple; import org.apache.pig.impl.util.WrappedIOException; /** *
，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...一旦你学会了UDF的使用，就意味着，你可以以更加灵活的方式来使用Pig，使它扩展一些为我们的业务场景定制的特殊功能，而这些功能，在通用的pig里是没有的，举个例子： 你从HDFS上读取的数据格式，如果使用默认的...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...jar上传到HDFS上 pig运行时候需要加载使用 5 在pig脚本里，注册我们自定义的udf的jar包 注入运行时环境 6 编写我们的核心业务pig脚本运行 测试是否运行成功 项目工程截图如下：... 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
spark还有高级的有向无环图(DAG)执行引擎支持循环数据流和内存计算。 易于使用：可以凯苏的使用java、scala或者python编写程序。...节点（Vertex）——定义用户逻辑以及执行用户逻辑所需的资源和环境。一个节点对应任务中的一个步骤。 边（Edge）——定义生产者和消费者节点之间的连接。...边需要分配属性，对Tez而言这些属性是必须的，有了它们才能在运行时将逻辑图展开为能够在集群上并行执行的物理任务集合。...Dremel的技术亮点主要有两个：一是实现了嵌套型数据的列存储；二是使用了多层查询树，使得任务可以在数千个节点上并行执行和聚合结果。...Dremel可以将一条条的嵌套结构的记录转换成列存储形式，查询时根据查询条件读取需要的列，然后进行条件过滤，输出时再将列组装成嵌套结构的记录输出，记录的正向和反向转换都通过高效的状态机实现。
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。...例如 parquet-mr 项目里的 parquet-pig 项目就是负责把内存中的 Pig Tuple 序列化并按列存储成 Parquet 格式，以及反过来把 Parquet 文件的数据反序列化成 Pig...支持嵌套的数据模型 Parquet 支持嵌套结构的数据模型，而非扁平式的数据模型，这是 Parquet 相对其他列存比如 ORC 的一大特点或优势。...支持嵌套式结构，意味着 Parquet 能够很好的将诸如 Protobuf，thrift，json 等对象模型进行列式存储。...Parquet 与 ORC 的不同点总结以下： 嵌套结构支持：Parquet 能够很完美的支持嵌套式结构，而在这一点上 ORC 支持的并不好，表达起来复杂且性能和空间都损耗较大。
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。...例如 parquet-mr 项目里的 parquet-pig 项目就是负责把内存中的 Pig Tuple 序列化并按列存储成 Parquet 格式，以及反过来把 Parquet 文件的数据反序列化成 Pig...03 支持嵌套的数据模型 Parquet 支持嵌套结构的数据模型，而非扁平式的数据模型，这是 Parquet 相对其他列存比如 ORC 的一大特点或优势。...支持嵌套式结构，意味着 Parquet 能够很好的将诸如 Protobuf，thrift，json 等对象模型进行列式存储。...Parquet 与 ORC 的不同点总结以下： 嵌套结构支持：Parquet 能够很完美的支持嵌套式结构，而在这一点上 ORC 支持的并不好，表达起来复杂且性能和空间都损耗较大。
PIG中输入输出分隔符默认是制表符\t，而到了hive中，默认变成了八进制的\001， 也就是ASCII： ctrl - A Oct Dec Hex ASCII_Char 001 1 ...terminated by '#'; 指定，PIG的单个分隔符的也可以通过 PigStorage指定， 但是多个字符做分隔符呢？...PIG是直接报错，而HIVE只认第一个字符，而无视后面的多个字符。...4、Hive Map、Array嵌套分隔符冲突问题 1|JOHN|abu1/abu21|key1:1'\004'2'\004'3/key12:6'\004'7'\004'8 2|Rain|abu2/abu22...针对上述文件可以看到， 紫色方框里的都是 array，但是为了避免 array 和 map嵌套array 里的分隔符冲突， 采用了不同的分隔符，一个是 / , 一个是 \004，为什么要用 \004 呢
本地模式下，Pig运行在单一的JVM中，可访问本地文件。...应该检查当前Pig版本是否支持你当前所用的Hadoop版本。某一版本的Pig仅支持特定版本的Hadoop，你可以通过访问Pig官网获取版本支持信息。 Pig会用到HADOOP_HOME环境变量。...如果该变量没有设置，Pig也可以利用自带的Hadoop库，但是这样就无法保证其自带肯定库和你实际使用的HADOOP版本是否兼容，所以建议显式设置HADOOP_HOME变量。...Pig脚本的文件，比如以下命令将运行本地scripts.pig文件中的所有命令： pig scripts.pig 2）Grunt方式 Grunt提供了交互式运行环境，可以在命令行编辑执行命令。...下载地址：http://wiki.apache.org/pig/PigPen 其他一些编辑器也提供了编辑Pig脚本的功能，比如vi等。
Parquet 是面向分析型业务的列式存储格式，由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目，最新的版本是 1.8.0...当时 Twitter 的日增数据量达到压缩之后的 100TB+，存储在 HDFS 上，工程师会使用多种计算框架（例如 MapReduce, Hive, Pig 等）对这些数据做分析和挖掘；日志结构是复杂的嵌套数据类型...，例如一个典型的日志的 schema 有 87 列，嵌套了 7 层。...如图 1 所示，我们把嵌套数据类型的一行叫做一个记录（record)，嵌套数据类型的特点是一个 record 中的 column 除了可以是 Int, Long, String 这样的原语（primitive...例如 parquet-mr 项目里的 parquet-pig 项目就是负责把内存中的 Pig Tuple 序列化并按列存储成 Parquet 格式，以及反过来把 Parquet 文件的数据反序列化成 Pig
1）下载Pig 前往http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/ 下载合适的版本，比如Pig 0.12.0 2）解压文件到合适的目录 tar –xzf pig-0.12.0...应该检查当前Pig版本是否支持你当前所用的Hadoop版本。某一版本的Pig仅支持特定版本的Hadoop，你可以通过访问Pig官网获取版本支持信息。 Pig会用到HADOOP_HOME环境变量。...下载地址：http://wiki.apache.org/pig/PigPen 其他一些编辑器也提供了编辑Pig脚本的功能，比如vim等。...dump max_temperature; 最终结果为： (1990,23) (1991,21) (1992.30) 注意： 1）如果你运行Pig命令后报错，且错误消息中包含如下信息： WARN org.apache.pig.backend.hadoop20...java.lang.NoSuchFieldException:runnerState 则可能你的Pig版本和Hadoop版本不兼容。此时可重新针对特定Hadoop版本进行编辑。
序列文件可以作为其他 MapReduce 任务的输出生成，并且是从一个 MapReduce 作业传递到另一个 MapReduce 作业的数据的有效中间表示。 Apache Pig 面试问题 34....Apache Pig 相对于 MapReduce 有哪些优势？ Apache Pig 是一个平台，用于分析将它们表示为雅虎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，程序员可以使用 Pig Latin 非常轻松地实现相同的实现。 Apache Pig 将代码长度减少了大约 20 倍（根据 Yahoo）。...Pig 提供了许多内置操作符来支持数据操作，如连接、过滤、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，例如元组、包和映射。 35. Pig Latin 中有哪些不同的数据类型？
SQL相似，因此具有更广的群众基础，所以Hive很容易被新用户所接受；但是我们认为Pig Latin更加适合作为Storm的应用编程语言，理由如下： 1) Pig Latin在数据模型上支持复杂嵌套的数据结构...非结构化数据在实时计算场景下广泛存在的，例如我们经常需要将Storm处理的中间数据（嵌套或者复杂的数据结构）以PB格式的方式存储在外部存储中；从外部系统流入到Storm的数据也存在PB等复杂数据结构的情况...包含Foreach、Window、Partition、Filter、Tap、Stream等运算符，兼容Apache Pig语法。...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...Pig On Storm在语法上兼容Pig Latin（Pig On Storm仅对Pig Latin进行了少量的扩展），因此对于有Pig开发经验的程序员几乎是零学习成本；由于Pig Latin语法简单
说明：代理 (Agent) 部分指定整个 Pipeline 或特定阶段将在 Jenkins 环境中执行的位置，具体取决于该 Agent 部分的放置位置，详见 Jenkins Agent 说明。 ?...右侧继续点击 添加嵌套步骤，选择 Shell，在弹窗中如下输入以下命令基于仓库中的 Dockerfile 构建 Docker 镜像，完成后点击确认保存： docker build -f ..../pig-register 点击 添加嵌套步骤，右侧选择 添加凭证，在弹窗中填写如下信息，完成后点击 确定保存信息： 说明：因为考虑到用户信息安全，账号类信息都不以明文出现在脚本中，而以变量的方式。...右侧继续点击 添加嵌套步骤，选择 Shell，在弹窗中如下输入以下命令用户下载 kubectl。.../kubectl 点击 添加嵌套步骤，右侧选择 添加凭证，在弹窗中选择 Kubernetes 凭证，并填写变量名 KUBECONFIG，完成后点击 确定保存信息： 在 添加凭证步骤中点击 添加嵌套步骤
序列文件可以作为其他MapReduce任务的输出生成，并且是从一个MapReduce作业传递到另一个MapReduce作业的数据的有效中间表示。 Apache Pig面试问题 34....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？
What is Pig Apache Pig是MapReduce的一个抽象，它是一个工具/平台（所以说它并不完全是一门语言），用于分析较大数据集，并将其表示为数据流； Pig通常与Hadoop一起使用，...使用Pig进行数据处理、分析时，需要使用其提供的Pig Latin脚本语言编写相应脚本，这些脚本执行时会被转换为Map和Reduce任务（类似Spark），Pig Engine组件接受Pig Latin...脚本为输入，并转换为作业； Why Pig 可以把Pig看作是SQL，相对于java等高级语言来说，它的功能更加简单直接，更容易上手，同时又不像直接写MapReduce程序那样考虑太多分布式相关内容，因此...Pig是一种较为适中的用于在分布式集群上进行作业编写的脚本语言； Component in Pig Parser：解析Pig脚本，检查其语法以及其他杂项，输出有向无环图DAG，其中运算符为节点，数据流为边...对，key需要是chararray类型且需要唯一； Relation：一个关系是一个元组的包； Run with Pig Grunt Shell：以交互式的方式运行Pig代码，类似python shell
虽然SQL仍然占据着绝对的统治地位，企业对于大数据的兴趣使得Apache Pig和Hive这样的开源语言获得了不少机会。...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。...什么时候用Apache Pig 当你需要处理非格式化的分布式数据集时，如果想充分利用自己的SQL基础，可以选择Pig。...什么时候用Apache Hive 有时我们需要收集一段时间的数据来进行分析，而Hive就是分析历史数据绝佳的工具。要注意的是数据必须有一定的结构才能充分发挥Hive的功能。
虽然SQL仍然占据着绝对的统治地位，企业对于大数据的兴趣使得Apache Pig和Hive这样的开源语言获得了不少机会。...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。...1．什么时候用Apache Pig 当你需要处理非格式化的分布式数据集时，如果想充分利用自己的SQL基础，可以选择Pig。...２．什么时候用Apache Hive 有时我们需要收集一段时间的数据来进行分析，而Hive就是分析历史数据绝佳的工具。要注意的是数据必须有一定的结构才能充分发挥Hive的功能。
因此，各种处理框架必须与YARN（通过提供ApplicationMaster的特定实现）集成在Hadoop集群上运行并在HDFS中处理数据。...将Hive查询转换为随后在Hadoop集群上执行的一系列MapReduce作业（或Tez定向非循环图）。 Hive实例 我们来处理一个关于用户在给定时间听的歌曲的数据集。...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。...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： ?...其他资源 http://hadoop.apache.org/ https://hive.apache.org/ http://pig.apache.org/ http://giraph.apache.org
如果您看到Apache的JIRA对于Hadoop的请求优化（部分在第10章中讨论的内容），您将发现hadoop的明天将会拥有更多的功能 在过去的几年中，新的特定领域语言(DSLs)众所周知简化了hadoop...DSL是一种编程语言，设计用来提供特定领域问题的解决方案。...它不是一个真正严谨的语言，因此，例如不支持一般的循环（除了信息的迭代），此外，像Hive和Pig支持插件的格式化和UDFs，但是Pig支持多种语言编写UDF，包括Python，Ruby和JAVAScript...这正是flatMap的实际意义。这个匿名函数从原始的数据集合输入元素对应0对多的关系到输出元素。然后flatMap”flattens”嵌套的集合到一个”flat”集合。...他们管理一个特定节点上的容器，检测节点的执行状态，将资源的可用性报告给主节点，被称之为资源管理器。
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