1.了解什么是hadoop   Hadoop是一个由Apache基金会所开发的用于大数据开发所使用的一个分布式系统基础架构。(简单来说就是大数据开发的软件框架,可以实现存储信息,查看信息,管理信息)2.hadoop的基本特征:    1.高可靠性。采用冗余数据存储方式,当一个副本发生故障,其他副本也可以保证正常对外提供服务。    &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介配置local模式mapreduce模式经典案例 简介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运算。[1]  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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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              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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            # 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
                                                                                    
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、概述什么是Apache Pig?Apache Pig是MapReduce的一个抽象。它是一个工具/平台,用于分析较大的数据集,并将它们表示为数据流。Pig通常与 Hadoop 一起使用;我们可以使用Apache Pig在Hadoop中执行所有的数据处理操作。要编写数据分析程序,Pig提供了一种称为 Pig Latin 的高级语言。该语言提供了各种操作符,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            本文是一个学习笔记,并不包含完整的Pig(Pig Latin)内容,仅仅列出了一些本人在学习过程中觉得重要的内容,更详细的内容参考《Hadoop权威指南》、《实战Hadoop》。Pig概述Pig是一种探索大规模数据集的脚本语言。  Pig相当于一个Hadoop的客户端。 Pig提供了丰富的数据结构,和一套强大的数据变换操作。MapReduce的一个缺点是开发周期太长,Pig Latin代码能轻松处            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            11.1ll  主机操作系统:Windows 64 bit,双核4线程,主频2.2G,6G内存l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388l  虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,1G内存l  JDK:1.7.0_55 64 bitl  Hadoop:1.1.21.2集群包含三个节点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            #Hadoop# #大数据# #大数据分析# #数据分析#1 轻量级大数据流处理语言——PigPig是处理大数据集的数据流语言,Pig由Yahoo开发,Twitter公司大量使用Pig处理海量数据。处理数据的流程可以一步步定义,比如第一步加载,第二步转换,第三步再转换,第四步存储,可以一步步定义数据的走向,适合做数据探索和ETL阶段数据处理、检索和分析数据量较大的数据集。Pig包括两部分:一是用于            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 搭建环境部署节点操作系统为CentOS,防火墙和SElinux禁用,创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录,用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序,用户对shiyanlou必须赋予rwx权限(一般做法是root用户在根目录下创建/app目录,并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pig 简介:     Pig 是 Apache 项目的一个子项目,Pig 提供了一个支持大规模数据分析的平台,Pig 突出的特点就是它的结构经得起大量并行任务的检验,使得它能够处理大规模数据集Pig  特点:    Pig 可简化 MapReduce 任务的开发&nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              Pig包括两部分:用于描述数据流的语言,称为Pig Latin。用于执行Pig Latin程序的执行环境,当前有两个环境:单JVM中的本地执行环境和Hadoop集群上的分布式执行环境。 Pig内部,每个操作或变换是对输入进行数据处理,然后产生输出结果,这些变换操作被转换成一系列MapReduce作业,Pig让程序员不需要知道这些转换具体是如何进行的,这样工程师可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            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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            ca的目录 其中verticaLoader,verticaStorer是vertica给出的接口类,是hadoop pig的loader虑,并            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1,Pig是什么? Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构,后来Yahoo将Pig捐献给Apache(一个开源软件的基金组织)的一个项目,由Apache来负责维护,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            
                
         
            
            
            
            一、Hadoop的发展历史 说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google。Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代。除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉            
                
         
            
            
            
            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子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。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运算。Apache HBase:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-13 01:28:42
                            
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