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弹性 MapReduce

弹性 MapReduce

弹性MapReduce (EMR)结合云技术和  Hadoop等社区开源技术,提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端托管 Hadoop 服务。您可以在数分钟内创建安全可靠的专属 Hadoop 集群,以分析位于集群内数据节点或 COS 上的 PB 级海量数据……
  • Hadoop学习笔记—16.Pig框架学习

    于是Hadoop提供了两个解决方案,使得Hadoop编程变得更加容易。  •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。  •Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS,并允许使用类似于SQL语法进行数据查询。与Pig一样,Hive的核心功能是可扩展的。  Pig和Hive总是令人困惑的。Hive更适合于数据仓库的任务,Hive主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hive与SQL相似促使 其成为Hadoop与其他BI工具结合的理想交集。Pig相比Hive相对轻量,它主要的优势是相比于直接使用Hadoop Java APIs可大幅削减代码量。正因为如此,Pig仍然是吸引大量的软件开发人员。
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  • Pig、Hive、MapReduce 解决分组 Top K 问题

    好了,上代码:(1)定义UDF:package com.example.hive.udf;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public final相比pig来说,处理起来稍微复杂了点,但随着hive的日渐完善,以后比pig更简洁也说不定。org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text注:测试数据由以下脚本生成:http:my.oschina.netleejun2005blog76631 PS:如果说hive类似sql的话,那pig就类似plsql存储过程了:程序编写更自由,逻辑能处理的更强大了pig中还能直接通过反射调用java的静态类中的方法,这块内容请参考之前的相关pig博文。
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  • Hadoop家族学习路线图

    Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari,Apache Pig: 是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce与Hive,Pig类似,Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库Apache Whirr: 是一套运行于云服务的类库(包括Hadoop),可提供高度的互补性。Apache HCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理,实现中央的元数据和模式管理,跨越Hadoop和RDBMS,利用Pig和Hive提供关系视图。Cloudera Hue: 是一个基于WEB的监控和管理系统,实现对HDFS,MapReduceYARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。2.
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  • Hadoop家族学习路线图v

    主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括与Hive,Pig类似,Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库Apache Whirr: 是一套运行于云服务的类库(包括Hadoop),可提供高度的互补性。Apache HCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理,实现中央的元数据和模式管理,跨越Hadoop和RDBMS,利用Pig和Hive提供关系视图。Cloudera Hue: 是一个基于WEB的监控和管理系统,实现对HDFS,MapReduceYARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。2.构建电影推荐系统创建Hadoop母体虚拟机克隆虚拟机增加Hadoop节点R语言为Hadoop注入统计血脉RHadoop实践系列之一 Hadoop环境搭建HiveHive学习路线图Hive安装及使用攻略Hive
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  • Hadoop基础教程-第11章 Hive:SQL on Hadoop(11.1 Hive 介绍)(草稿)

    第11章 Hive:SQL on Hadoop11.1 Hive 介绍11.1.1 为什么需要Hive?Hadoop的出现,正如当年Java语言的出现,得到了极大的关注和广泛应用。Hive的出现就是来解决这个问题,Hive让那些精通SQL而Java技术相对薄弱的数据分析师能够利用Hadoop进行各种数据分析。在Hadoop生态圈中还有一个Pig组件,作用与Hive类似,但是Pig提供的不是SQL接口,而是一种叫做Pig Latin的语言接口,增加了学习成本。所以Pig没有Hive这么流行了。掌握Hive对于使用Hadoop来说至关重要。11.1.2 Hive架构简单地说,Hive底层存储使用了HDFS,查询语句转变为MapReduce作业。 ?与Hadoop的HDFS和MapReduce计算框架不同,Hive并不是分布式架构,它独立于集群之外,可以看做一个Hadoop的客户端。
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  • 【数据工具】对比Pig、Hive和SQL,浅谈大数据工具差异

    这话说得不错,但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储,而以SQL构建前端查询,这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的使用,开发人员创造出了类似于SQL的Pig和Hive。Pig和Hive、Pig和SQL以及Hive和SQL之间孰优孰劣的争论永远不会有结果,因为很难有一种语言可以适用于所有的情况。通过本文,笔者希望能够为大家提供一些选择工具和语言的技巧。HIVE尽管Pig性能强劲,要使用它开发人员必须掌握SQL之外的新知识,而Hive则与SQL非常相像。尽管Hive查询语言HQL的命令有所局限,它还是取得了一定的成功。下面我们就把Pig、Hive和SQL两两进行对比以便了解它们各自所适用的情况。
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  • CDH-Hadoop2.6+ Apache Pig0.15安装记录

    1,使用CDH的hadoop里面有对应的组件Pig,但版本较低,所以放弃使用了,直接下载 Apache Pig0.15最新的版本(支持Tez,比Hive更容易集成) 下载地址:http:archive.apache.orgdistpigpig-0.15.0pig-0.15.0.tar.gz 直接下载二进制包即可 2,配置Pig的环境变量如下: #Pig export PIG_HOME=ROOTserverpig export PIG_CLASSPATH=$HADOOP_HOMEetchadoop export PATH=ROOTserverpigbin:$PATH 3,直接执行pig命令,启动程序,会报如下异常 ERROR org.apache.pig.Main可参考:https:cwiki.apache.orgconfluencedisplayHiveHive+on+Spark%3A+Getting+Started里面的解释 解决方法: 删掉hadoop的yarnlib然后执行一个pig脚本写的MapReduce作业,发现会报如下异常,但是MR作业是跑成功的: ? 原因是,Hadoop的jobhistroy进程没有启动。
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  • Pig介绍和相对于Hive的优势

    我们都知道pig和hive的作用是一致的都是为了简化mapReduce的编程而开发的,但是hive是过程化语言SQL,pig是数据流语言pig Latin.就工具的选择来说,HiveQL类似于SQL,不需要大量的学习,所以大家在选择工具的时候一般会选择hive.但是hive一般擅长处理的是结构化的数据,pig可以处理任何数据。pig还是有一定优势的。hive Pig 不同点hive要求数据必须有scheme,但是pig什么都可以操作(结构化,非结构化,半结构化),所以有句俗话pig是家畜,什么都吃。hive安装需要Server,但是pig只有客户端,下载即可使用,家畜管理很方便。Latin的运行支持本地和集群运行本地pig_pathbinpig –x local wordount.pig 集群PIG_CLASSPATH=hadoop_conf_dir pig_pathbinpig
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  • 对比Pig、Hive和SQL,浅看大数据工具之间的差异

    以下为译文有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术,SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错,但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储,而以SQL构建前端查询,这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的使用,开发人员创造出了类似于SQL的Pig和Hive。Pig和Hive、Pig和SQL以及Hive和SQL之间孰优孰劣的争论永远不会有结果,因为很难有一种语言可以适用于所有的情况。通过本文,笔者希望能够为大家提供一些选择工具和语言的技巧。HIVE尽管Pig性能强劲,要使用它开发人员必须掌握SQL之外的新知识,而Hive则与SQL非常相像。尽管Hive查询语言HQL的命令有所局限,它还是取得了一定的成功。
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  • 让Pig在风暴中飞驰——Pig On Storm

    熟悉Hadoop的应用开发人员可能有这样的感受,对于一般的数据分析应用,用Hive或者Pig去编写程序,比直接用MapReduce效率要高很多,后期程序维护过程中修改Hive、Pig脚本也比MapReduce2Pig On Storm的实现2.1 Pig On Storm VS Hive On StormPig和Hive对开发人员分别提供Pig Latin和Hive SQL编程语言,Hive SQL跟标准的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Pig的设计者们将Pig Latin定位成一种通用的数据处理语言,因此在设计Pig Latin时尽可能的将其设计成为底层执行平台无关,即Logical Plan及其之上的处理过程与底层的运行平台(Hadoop2.4 实现Pig On Storm所面临的挑战在项目实施过程中会面临诸多挑战,比如:1) Storm作为流处理系统,其数据输入是源源不断的,没有固定的边界和范围;而Hadoop作为离线数据处理系统,其数据输入是确定的且是有范围的
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  • 聊聊 Hadoop 生态圈的历史之 Hive

    在 Hadoop 生态圈里,雅虎除了贡献了核心的 HDFS 和 MapReduce 外,还开源了 Zookeeper 和 Pig 。Pig 是 Hadoop 生态圈里的第一个高级语言,它的编译器可以把写好的脚本翻译成原生的 MapReduce 程序,也让用户第一次摆脱了 MapReduce 的繁琐,当然这还不是最完美的。Pig 现在基本上是“死亡”状态,感兴趣的可以研究下,用过几次,个人不是很喜欢它的风格。既然说到了高级语言,那就不可不提 Hadoop 生态圈里的 Hive 。第一个玩家只要不乱搞,代码再差,最后还是在某种程度上已经成为了 SQL On Hadoop 类型项目的标准,无论是后起之秀 Spark 还是 Flink (新版本支持 Hive 元数据了)都不约而同的兼容了Hive ,特别是 Hive 的元数据,更是无数 Hadoop 生态圈里 SQL 项目必须兼容的一项。
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  • Hive 基础操作

    Hive 是一个建立在 Hadoop 文件系统上的数据仓库架构,它为数据仓库的管理提供了许多功能,包括数据 ETL(抽取、转换和加载)工具、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。Hive 使用 Hadoop 的 HDFS 作为文件的存储系统,很容易扩展自己的存储能力和计算能力,可达到 Hadoop 所能达到的横向扩展能力,数千台服务器的集群已不难做到,是为海量数据做数据挖掘而设计在 EMR 命令行使用以下命令切换到 Hadoop 用户,并进入 Hive 文件夹:# su hadoop# cd usrlocalservicehive新建一个 bash 脚本文件 gen_data.shHive 基础操作连接 Hive登录 EMR 集群的 Master 节点,切换到 Hadoop 用户并且进入 Hive 目录,并连接 Hive:$ su hadoop$ cd usrlocalservicehivebin-u jdbc:hive2: $host: $port -n hadoop -p hadoop 创建 Hive 表无论以 Hive 模式还是 beeline 模式成功连接到 Hive 数据库后,Hive-SQL
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  • Hive 加载 json 数据实践

    连接 Hive登录 EMR 集群的 Master 节点,切换到 hadoop 用户并且进入 hive 目录:# su hadoop$ cd usrlocalservicehive 2.编译以下内容并保存:vim test.data{name:Mary,age:12,course:,grade:}{name:Bob,age:20,course:,grade:}将数据文件存储在 hdfs 上:hadoop创建表格连接 Hive:$ hive根据映射关系创建表格:hive> CREATE TABLE test (name string, age int, course array<map&lt导入数据hive>LOAD DATA INPATH test.data into table test; 5.检查数据是否导入成功查询所有数据:hive> select * from test;OKMary 12 Bob 20 Time taken: 0.153 seconds, Fetched: 2
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  • 弹性 MapReduce

    产品优势,产品功能,产品概述,应用场景,创建 EMR 集群,业务评估,HDFS 常见操作,提交 MapReduce 任务,YARN 任务队列管理,Hadoop 最佳实践,Spark 环境信息,Spark实例扩容,扩容询价,查询EMR实例,产品动态,登录集群,变更配置,新增组件,节点状态,服务状态,集群销毁,服务等级协议,Flume 简介,Kerberos 简介,Kerberos 使用说明,访问安全集群的 Hadoop,Hadoop 接入 kerberos 示例,Hue 开发指南,节点监控指标,Knox 指引,Alluxio 开发文档,Alluxio 常用命令,挂载文件系统到 Alluxio 统一文件系统,软件配置,开发指南,HDFS 常见操作,提交 MapReduce 任务,YARN 任务队列管理,Hadoop 最佳实践,Spark 开发指南,Spark 环境信息,Spark 分析 COS 上的数据,通过 Spark,Hadoop 接入 kerberos 示例,Hue 开发指南,节点监控指标,Knox 指引,Alluxio 开发指南,Alluxio 开发文档,Alluxio 常用命令,挂载文件系统到 Alluxio
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  • Hadoop的数据仓库框架-Hive 基础知识及快速入门

    Hadoop生态系统包含了用于协助Hadoop的不同的子项目(工具)模块,如Sqoop, Pig 和 Hive。·Sqoop: 它是用来在HDFS和RDBMS之间来回导入和导出数据。·Pig: 主要用于数据仓库的ETL(Extract-Transformation-Loading)环节。·Hive: 主要用于数据仓库海量数据的批处理分析。?Hive在企业大数据分析平台中的应用当前企业中部署的大数据分析平台,除Hadoop的基本组件HDFS和MapReduce外,还结合使用Hive、Pig、Hbase、Mahout,从而满足不同业务场景需求上图是企业中一种常见的大数据分析平台部署框架 ,在这种部署架构中:·Hive和Pig用于报表中心,Hive用于分析报表,Pig用于报表中数据的ETL工作。Hive 系统架构下图显示Hive的主要组成模块、Hive如何与Hadoop交互工作、以及从外部访问Hive的几种典型方式。?
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  • Hadoop:pig 安装及入门示例

    pig是hadoop的一个子项目,用于简化MapReduce的开发工作,可以用更人性化的脚本方式分析数据。=Usersjimmyapppig-0.14.0 export HADOOP_HOME=Usersjimmyapphadoop-2.6.0 export PIG_CLASSPATH=${HADOOP_HOME}etchadoop export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}etchadoop ... export PATH=${PIG_HOME}bin:$PATH至少要配置上面这几项c) 启动$PIG_HOMEbinpig如果能正常进入grunt > 提示符就表示ok了二、基本HDFS操作pig的好处之一是简化了HDFS的操作,没有pig之前要查看一个hdfs的文件,必须$HADOOP_HOMEbinhdfs用法文章地址:hadoop pig 入门总结 http:blackproof.iteye.comblog1791980pig中各种sql语句的实现 http:www.open-open.comlibviewopen1385173281604
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  • Pig、Hive 自定义输入输出分隔符以及Map、Array嵌套分隔符冲突问题

    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 - AOct   Dec   Hex   ASCII_Char 001   1       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。解决办法:PIG可以自定义加载函数(load function):继承LoadFunc,重写几个方法就ok了,详见:http:my.oschina.netleejun2005blog83825 而在hive  OUTPUTFORMAT    org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormatLOCATION logdw_srclogtest关于这块知识可以参考:Hadoop The Definitive Guide - Chapter 12: Hive, Page No: 433, 434Refer: HIVE nested ARRAY
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  • 通过 Python 连接 Hive

    Hive 的 HiveServer2 就是基于 Thrift 的,所以能让不同的语言如 Java、Python 来调用 Hive 的接口。在创建 EMR 集群的时候需要在软件配置界面选择 Hive 组件。 Hive 等相关软件安装在路径 EMR 云服务器的usrlocalservice路径下。 2.在 EMR 命令行先使用以下指令切换到 Hadoop 用户,并进入 Hive 安装文件夹:# su hadoop$ cd usrlocalservicehive$查看在程序中需要使用的参数:$ vim使用 Python 进行 Hive 操作使用 Python 程序操作 Hive 需要安装 pip:$ su# pip install pyhs2安装完成后切换回 Hadoop 用户。sysdefault_encoding = utf-8conn = pyhs2.connect(host=$hs2host, port=$hs2port, authMechanism=PLAIN, user=hadoop
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  • Hive 支持 LLAP

    apache hive 从 Hive 2.0 版本引⼊了 LLAP(Live Long And Process),2.1版本进⾏了⽐较⼤的优化,可以说 hive 已经⾛向了内存计算。⽬前 hortonworks 测试 llap + tez ⽐ hive1.x 快了25倍。执行引擎LLAP 在现有的 process-based Hive 执行中工作,以保持 Hive 的可伸缩性和多功能性。它不会替换现有的执行 model,而是会增强它。使用 hive-llap修改usrlocalservicesliderconfslider-client.xml,增加配置项:<property><name>hadoop.registry.zk.quorum重启 hive 所有服务生成 llap 启动文件和命令hive --service llap --name llap_service --instances 2 --size 2g --loglevel
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