初始Hadoop google的三篇论文(GFS,MapReduce,BigTable)很快促进了hadoop的面世，hadoop实际上起源于Nutch项目，于2006年2月正式启动，2008年开始hadoop正式火起来了。 Apache Hadoop和Hadoop 生态系统Common：一系列组件和接口，用于分布式文件系统和通用I/O Avro : 一种序列化系统，用于支持高效，
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2023-07-12 11:15:11
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目录标题1、Hadoop是什么2、Hadoop发展历史3、Hadoop优势4、Hadoop组成4.1 HDFS4.2 YARN4.3 MapReduce架构概述4.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系5、大数据技术生态系统6、推荐系统的框架图 1、Hadoop是什么1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析
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2023-07-12 11:15:50
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大数据四个特点 ：4VVolume（大量），Velocity（高速），Variety（多样），Value（低价值密度）Hadoop是一种分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和分析计算的问题。广义上说Hadoop是指包含其本身和其它组件（如HDFS）的一个Hadoop生态圈一、Hadoop的概念1.Hadoop思想来源谷歌大数据三大论文2.Hadoop优势（4高）高可靠性：Hadoop底层维护
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2023-07-12 11:16:30
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Hadoop是什么？Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。Hadoop 发展历史（了解）Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Google类似的全文搜索功能，他在Lucene框架基础上进行优化升级，查询引擎和索引引擎。2001年年底L
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2023-07-23 17:15:45
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1.Hadoop是什么 Hadoop原来是ApacheLucene下的一个子项目，它最初是从Nutch项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目。用于海量数据的并行处理，简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。hadoop的核心主要包含：HDFS 和 MapReduc
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2023-07-12 11:17:11
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一、概念1、Hadoop是什么Hadoop是由一个Apache基金会所开发的分布式基础架构，Hadoop是一个生态圈2、主要解决的问题1、海量数据的存储
2、海量数据的分析计算3、Hadoop是一个生态圈2、Hadoop的发展历史1、Hadoop的创始人：Doug Cutting
2、创始人想要实现类似Google类似的全文搜索功能，在Lucene框架上优化
3、Google的三篇论文
GFS
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2023-07-12 11:17:03
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hadoop首先当然是hadoop，不过hadoop不是一门技术，而是一个大数据框架。它的logo是一只黄色的小象，据说是这个项目的创建者用女儿的玩具命名的。经过了很多年的发展，现在hadoop框架已经非常成熟，衍生出了一个庞大的家族。有多庞大呢，我在google里给大家找了一张图，大家可以看看感受一下，这里面有多少是自己知道的，有多少没听说过。当然对于算法工程师来说，hadoop家族并不需要全部
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2023-07-12 11:15:43
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HadoopHadoop是一个开源框架来存储和处理大型数据在分布式环境中。它包含两个模块，一个是MapReduce，另外一个是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。MapReduce：它是一种并行编程模型在大型集群普通硬件可用于处理大型结构化，半结构化和非结构化数据。HDFS：Hadoop分布式文件系统是Hadoop的框架的一部分，用于存储和处理数据集。它提供了一个容错文件系统在普通硬件上运行。
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2023-07-14 19:55:18
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一、hadoop成员简单介绍说明
Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统 (HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。Apache Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用
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2023-09-14 13:17:48
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目录1 Apache Impala简介2 Apache Impala使用2.1． Impala 基本介绍2.2． Impala 与 Hive 关系2.3． Impala 与 Hive 异同2.3.1． Impala 使用的优化技术2.3.2． 执行计划2.3.3． 数据流2.3.4． 内存使用2.3.5． 调度2.3.6． 容错2.3.7． 适用面2.4． Impala 架构2.4.1． Impa
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2023-08-12 11:12:43
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Pig是Apache项目的一个子项目，提供了一个支持大规模数据分析的平台。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运算。Pig是一种描述性编程语言，比Hive轻量，可以直接使用而不需要写大量的MapReduce Java代码，在实际的大数据环境中经常被使用。&nb
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2023-05-26 15:06:46
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Pig：一种操作hadoop的轻量级脚本语言，是一种数据流语言，最初由雅虎公司推出，用来快速轻松的处理巨大的数据。Pig包含两个部分：Pig Interface,Pig Latin。Pig可以非常方便的处理HDFS和HBase的数据，和Hive一样,Pig可以非常高效的处理其需要做的，通过直接操作Pig查询可以节省大量的劳动和时间。当你想在你的数据上做一些转换，并且不想编写MapReduce jo
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2023-09-10 19:39:35
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# Pig Hive：大数据处理的新兴工具
随着大数据技术的不断发展，各种工具和框架应运而生，以满足不同场景下的数据处理需求。在众多大数据处理工具中，Apache Pig 和 Apache Hive 是两个非常重要的组成部分。它们各自有着不同的特性与应用场景，本文将对它们进行简要介绍，并展示如何在实际工作中使用这两个工具。
## 什么是 Apache Pig？
**Apache Pig**
# Hadoop Pig: 了解大数据处理的一种高级脚本语言
在大数据时代，数据的处理和分析是一项具有挑战性的任务。为了有效地处理大规模数据集，需要使用一种高效且易于使用的工具。Hadoop Pig是一种基于Hadoop的高级脚本语言，它可以帮助我们快速编写和执行复杂的数据转换和分析任务。本文将介绍Hadoop Pig的基本概念和使用方法，并提供一些简单的代码示例。
## 什么是Hadoop
原创
2023-07-29 06:06:28
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## Pig和Hadoop介绍
在大数据领域中，Hadoop是一个非常流行的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。而Pig是一个建立在Hadoop之上的高级数据流语言和编程框架，用于简化大规模数据分析的流程。本文将介绍Pig如何与Hadoop结合使用，以及如何使用Pig来处理大规模数据集。
### 1. Pig和Hadoop的关系
Pig是一个基于Hadoop的数据流语言和编程框架，它
原创
2024-07-04 04:34:10
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pig 一大打野猪Pig是基于hadoop的一个数据处理的框架。 相比Java的MapReduce api，Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象，与MapReduce相比，Pig提供了更丰富的数据结构，一般都是多值和嵌套的数据结构。Pig还提供了一套更强大的数据变换操作，包括在MapReduce中被忽视的连接Join操作。 Pig包括两部分：用于描述数据流的语言，称为Pig Latin
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2023-07-24 09:05:26
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Pig 是一种探索大规模数据集的脚本语言。MapReducer的一个主要的缺点就是开发的周期太长了。我们要编写mapper和reducer，然后对代码进行编译打出jar包，提交到本地的JVM或者是hadoop的集群上，最后获取结果，这个周期是非常耗时的，即使使用Streaming(它是hadoop的一个工具，用来创建和运行一类特殊的map/reduce作业。所谓的特殊的map/redu
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2023-07-24 09:03:48
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看了几天的Hadoop生态系统，对Hive,Pig,HBase搞的有些糊涂，查阅时发现糊涂的不止我一个，如某个鸟问的帖子发表的疑问，when to use Hbase and when to use Hive？....请教了google，现总结如下：PigPig是一种数据流语言，用来快速轻松的处理巨大的数据。Pig包含两个部分：Pig Interface,Pig Latin。Pig可以非常方便的处
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2023-07-31 15:16:17
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pig简介 pig是hadoop上层的衍生架构，与hive类似。对比hive（hive类似sql，是一种声明式的语言），pig是一种过程语言，类似于存储过程一步一步得进行数据转化。 pig简单操作 1.从文件导入数据 1)Mysql (Mysql需要先创建表). &n
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2023-12-16 19:51:28
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1. pig命令行下，可以使用hadoop fs命令举例grunt> fs -ls /user/hdfs ;
原创
2023-07-13 18:52:25
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