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Apache Pig和Apache Hive有什么区别？

Apache Pig和Apache Hive都是Apache Software Foundation的开源项目，它们都是用于处理大数据的分布式数据处理系统。然而，它们之间存在一些关键区别，主要体现在以下方面：

数据类型： Apache Pig：Pig是一种基于Hadoop的数据流式处理框架，它主要用于处理结构化数据，如关系数据库中的数据。 Apache Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库框架，它主要用于处理非结构化数据，如文本、二进制数据等。
数据处理方式： Apache Pig：Pig使用类似于SQL的语言（Pig Latin）来描述数据处理任务，然后Pig Runner将任务转换为MapReduce作业，并在Hadoop上执行。 Apache Hive：Hive使用HiveQL语言来描述数据处理任务，然后Hive驱动程序将任务转换为MapReduce或Hive函数，并在Hadoop上执行。
数据存储： Apache Pig：Pig使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储数据。 Apache Hive：Hive使用Hive表来存储数据，Hive表可以是基于HDFS的，也可以是基于本地文件的。
抽象层次： Apache Pig：Pig提供了较高的抽象层次，使得用户可以方便地编写数据处理任务，而无需关心底层的数据存储和处理细节。 Apache Hive：Hive提供了较高的抽象层次，使得用户可以方便地编写数据处理任务，而无需关心底层的数据存储和处理细节。
性能： Apache Pig：由于Pig Latin语言的使用，Pig在性能方面可能略优于Hive。 Apache Hive：由于Hive SQL语言的使用，Hive在性能方面可能略优于Pig。
社区和生态系统： Apache Pig：Pig拥有较为活跃的社区和丰富的生态系统，包括Pig Latin语言、Pig Runner、Pig Web UI等。 Apache Hive：Hive拥有较为活跃的社区和丰富的生态系统，包括Hive SQL语言、Hive驱动程序、Hive Web UI等。

总之，Apache Pig和Apache Hive在数据类型、数据处理方式、数据存储、抽象层次、性能和社区生态系统等方面存在一些关键区别。根据具体需求和场景，用户可以选择适合的数据处理框架。

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Apache Pig

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...； Optimizer：进行逻辑优化，例如投影和下推； Compiler：将逻辑计划转为一系列MapReduce作业； Execution engine：提交MapReduce作业到Hadoop； DataType...DESCRIBE（描述关系模式）、EXPLAIN（查看逻辑、物理或MapReduce执行计划以计算关系）、ILLUSTRATE（查看一系列预测的分步执行）；语句：使用Relation，包括expression和schema...，以分号结束，使用运算符执行操作，除LOAD和STORE外，其余语句均采用Relation作为输入，并产生另一个Relation作为输出； grunt> student_data = LOAD 'student_data.txt

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Apache Pig学习笔记（二）

主要整理了一下，pig里面的一些关键词的含义和用法，pig虽然是一种以数据流处理为核心的框架，但数据库的大部分关键词和操作，在pig里面基本上都能找到对应的函数，非常灵活与简洁，春节前的最后一篇文章了，...是等价的 3，别名定义（首位字符必须为字母，其他位置可以是字母，数字，下划线中的任意一个） 4，集合类型 Bags ，类似table，可以包含多个row Tuples，类似一行行row，可以有多个...6，数据类型（基本类型） Int：有符号32位整数 Long：有符号64位整数 Float：32位单精度 Double：64位单精度 Chararray：Java里面的字符串类型，必须是...（集合类型） Tuple：一个有序的字段值集合，类似Java里面的List Bag：Tuple的集合，类似Java里面的Collection集合超级接口 Map：Java里面的Map，K和V...脚本中，使用imprt关键词引入另外一个pig脚本

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用 Apache Doris 替换 Apache Hive、Elasticsearch 和 PostgreSQL

我们的旧数据仓库由当时最流行的组件组成，包括 Apache Hive、MySQL、Elasticsearch 和 PostgreSQL。...它们支持我们数据仓库的数据计算和数据存储层：数据计算：Apache Hive 作为计算引擎。数据存储：MySQL 为 DataBank、Tableau 和我们面向客户的应用程序提供数据。...这就是 Apache Doris 在我们的数据仓库中取代 Hive、Elasticsearch 和 PostgreSQL 角色的方式。这样的改造为我们节省了大量的开发和维护的精力。...即席查询之前：每次提出新的请求时，我们都会在Hive中开发和测试数据模型，并在 MySQL 中编写调度任务，以便我们面向客户的应用平台可以从 MySQL 中读取结果。...他们的响应时间差距很大：非连续用户 ID：1843ms 连续用户 ID：543ms 结论我们在 Apache Doris 中有 2 个集群，可容纳数十个 TB 的数据，每天有近 10 亿新行流入。

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Apache Hive Table (数据库表操作) Apache Hive Hive表操作(I) ⊙文本文件 -CSV:以逗号分隔的文本文件 -TSV:以制表符分隔的文本文件...这两种文件格式Hive都支持，但是有个缺点就是：用户要对文本文件中那些不需要作为分隔符处理的逗号或者制表符格外小心。...2.增加 IF NOT EXISTS，若表存在，Hive会忽略后面的建表语句，而且不会有提示，所以第一次建表 IF NOT EXISTS 会有用 3.但需要注意是的，如果已存在的表和这个表模式不一样，...TABLES IN a2data; table1 table2 table3 注：使用正则表达式查询和 IN databas_name ,这两个功能不支持同时使用删除表： hive>DROP TABLE...子目录下 --删除一个管理表时，Hive也会删除这个表中数据 --管理表不方便和其他工具共享数据例如：我们有一份由Pig或其他工具创建并且主要由这一工具使用的数据，同时我们还想使用

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Apache Hive View Apache Hive View 视图 ⊙视图可以循序保存一个查询表并像对待表一样对待这个产讯进行操作。这是一个逻辑结构，因为他不像一个表会存储数据。...换句话说，Hive目前暂不支持物化视图。当一个查询引用一个视图时，这个视图多定义的查询语句将和用户的查询语句组合在一起，然后Hive制定查询计划。...从逻辑上讲，可以想象为Hive限制性这个视图，然后使用这个结果进行余下后续的查询。

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Apache Hive Cube

Apache Hive Cube (维度组合聚合) Apache Hive GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP GROUPING SETS,GROUPING...Hive版本为 apache-hive-0.13.1 数据准备： 2019-03,2019-03-10,cookie1 2019-03,2019-03-10,cookie5 2019-03,2019-...调换顺序，则以day维度进行层级聚合： Apache Hive SELECT day, month, COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID FROM...，因为有父子关系，如果是其他维度组合的话，就会不一样）这种函数，需要结合实际场景和数据去使用和研究，只看说明的话，很难理解。...官网的介绍： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Enhanced+Aggregation%2C+Cube%2C+Grouping+and+

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