Apache Pig是一个用于分析大型数据集的平台，其中包括用于表达数据分析程序的高级语言，以及用于评估这些程序的基础结构。 Pig程序的显着特性是它们的结构适于大量并行化，这反过来使得它们能够处理非常大的数据集。目前，Pig的基础结构层由一个编译器组成，该编译器产生Map-Reduce程序的序列，已经存在大规模并行实现（例如Hadoop子项目）。 Pig的语言层目前由一种称为Pig Latin的
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2024-06-23 07:04:56
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前言Hadoop是什么？ 用百科上的话说：“Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。” 可能有些抽象，这个问题可以在一步步学习Hadoop的各种知识以后再回过头来重新看待。Hadoop大家族Hadoop不是一个单一的项目，经过10年的发展，Hadoop已经成为了一个拥有近20个产
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2023-07-12 13:21:06
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需求公司里有两个部门，一个叫hive，一个叫pig，这两个部门都需要使用公司里的hadoop集群。于是问题来了，因为hadoop默认是FIFO调度的，谁先提交任务，谁先被处理，于是hive部门很担心pig这个部门提交一个耗时的任务，影响了hive的业务，hive希望可以和pig在高峰期时，平均使用整个集群的计算容量,互不影响。思路hadoop的默认调度器是FIFO，但是也有计算容量调度器，这个调度
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2023-07-20 17:25:58
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Beam Pi值计算Beam刚刚开源不是很久，快2个月了。目前的版本是0.5.0版本。官方的源码中提供了4个examples.无奈这四个案例都只是WordCount的四种不同的实现。作为一个从Spark进入大数据殿堂的笔者来说，用过n多次的SparkPi的我，怎么能忍受竟然没有Pi实现的example呢。假如有了这个案例，可以非常方便的无论在开发工具中还是在集群中进行测试。于是便有了下文。笔者的文
原创
2017-02-23 09:22:11
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# Hadoop PI计算：分布式计算的魅力
在数据科学与大数据技术的快速发展中，Hadoop作为一个开源的分布式计算框架受到了广泛的关注。Hadoop提供了一种机制，可以有效地处理海量数据集。本文将以“Hadoop PI计算”为主题，介绍如何使用Hadoop框架进行圆周率（π）的计算，并提供代码示例和可视化图表，以便读者理解。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式计算
原创
2024-08-07 12:23:53
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一、Hadoop的安装①Hadoop运行的前提是本机已经安装了JDK，配置JAVA_HOME变量②在Hadoop中启动多种不同类型的进程例如NN,DN，RM,NM，这些进程需要进行通信！
在通信时，常用主机名进行通信！
在192.168.6.100机器上的DN进程，希望访问192.168.6.104机器的NN进程！
需要在集群的每台机器上，配置集群中所有机器的host映射！
配置：
一 . 前言ApplictionMaster管理部分主要由三个服务构成， 分别是ApplicationMasterLauncher、AMLivelinessMonitor和ApplicationMasterService， 它们共同管理应用程序的ApplicationMaster的生存周期。二 . 整体流程步骤1 : 用户向YARN ResourceManager提交应用程序， ResourceM
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2023-07-17 15:09:02
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一、hadoop不适合计算密集型的工作 以前看过一个PPT： Hadoop In 45 Minutes or Less ，记得上面说hadoop不适合计算密集型的工作，比如计算PI后100000位小数。 但是，前几天，我却发现了在hadoop自带的examples里，竟然有PiEstimator这个例子！！它是怎么做到的？？ 二、通过扔飞镖也能得出
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2023-09-14 13:10:04
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3.2 分布式搭建 hostname角色登录用户IP网关hapmaster主控masterhadoop210.31.181.211210.31.181.1hapslave1附属slavehadoop210.31.181.216210.31.181.1hapslave2附属slavehadoop210.31.181.217210.31.181.1hapslave3附属sla
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2023-10-16 21:09:58
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远程过程调用（Remote Procedure Call， RPC）由1984年引入分布式计算领域，是解决分布式系统访问透明性的精妙方案。远程过程调用让用户可以像调用本地方法一样调用另外一个应用程序提供的服务，而不必设计和开发相关的信息发送、处理和接收等具体代码，提高了程序的互操作性。Hadoop IPC（Inter-Process Communication，进程间通信）属于RPC的一种比较简单
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2024-09-03 12:57:09
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# 使用Hadoop估算π值的实践教程
## 引言
在科学计算和大数据领域中，计算圆周率（π）是一个经典问题。我们可以利用分布式计算框架如Hadoop来高效估算π的值。通过随机数的方法，我们能够通过点落在单位圆内与总点数的比率来计算π的近似值。
本文将详细介绍如何在Hadoop环境中通过Mapper和Reducer的方式来估算π的值，并展示一个实际的示例代码。
## 实际问题
估算π值可
reduce执行流程经历三个阶段：copy、sort、reduce，在第一阶段reduce任务会把map的输出拷贝至本地，通过线程MapOutputCopier，该线程通过http协议将map输出拷贝至本地，该copy操作可以并行进行，默认情况下有5个线程执行此操作，如果map数量较大时可以适当调大此值，拷贝时使用http协议，此时reducetask为client，map端以jet
一、关于Pig：别以为猪不能干活1.1 Pig的简介 Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，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运算。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。Compare：相比Java的MapReduce API，Pig为大型数据集的处理提供
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2024-08-02 11:26:45
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一、启动集群时 1.节点启动失败 1.1端口占用 1.1报错信息：address already in use - bind Address:50070
解决步骤：
查询端口占用：lsof -i:50070
查询到占用端口的进程：pid
杀死进程：kill -9 {pid} 1.2找不到路径 1.2报错信息(namenode)：could not find dir:x
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2024-01-02 09:23:05
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Pig1. pigpig 可以看做hadoop的客户端软件，可以连接到hadoop集群进行数据分析工作pig方便不熟悉java的用户，使用一种较为简便的类似于SQL的面向数据流的语言pig latin进行数据处理pig latin可以进行排序，过滤，求和，分组，关联等常用操作，还可以自定义函数，这是一种面向数据分析处理的轻量级脚本语言pig可以看做是pig latin到map-reduce的映射
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2023-09-06 19:29:31
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# Hadoop运行Pi实例出错解决方法
## 引言
在使用Hadoop进行大数据处理时，运行Pi实例是一个常见的操作。然而，在实践过程中，可能会遇到一些错误。本文将介绍Hadoop运行Pi实例出错的解决方法，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是Hadoop运行Pi实例的整体流程，具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2023-09-10 10:05:21
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# 在Hadoop上运行Spark Pi：一个实用指南
## 引言
在大数据处理领域，Apache Hadoop和Apache Spark是两个广泛使用的框架。Hadoop主要用于存储和处理大量数据，而Spark则以其高效的内存计算能力而著称。本文将讨论如何在Hadoop集群上运行Spark Pi实例，解决一个实际问题，并通过实例展示如何可视化计算结果。
## 1. 什么是Spark Pi？
# 教你如何实现“hadoop 集群 自带的pi”
## 一、整体流程
我们首先来看整件事情的流程，可以用下面的表格展示步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(准备环境) --> B(编写代码)
B --> C(运行代码)
```
## 二、具体步骤和代码
### 1. 准备环境
在这一步，我们需要准备好Hadoop集群，并且保证集群处于正常运行状态
原创
2024-06-19 06:00:30
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The following are top voted examples for showing how to use parquet.hadoop.ParquetOutputFormat. These examples are extracted from open source projects. You can vote up the examples you like and y...
原创
2023-04-26 13:20:36
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一、Hadoop-mapreduce简介 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。一个Map/Reduce 作业（job） 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由 map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序， 然后把结果
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2023-12-25 16:20:09
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