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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            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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            Hive安装和运行Pig与RDBMS、Hive比较Pig Latin是一种数据流编程语言,而SQL是一种描述性编程语言。换句话说,Pig程序是相对于输入的一步步操作,其中每一步是对数据的一个简答的变换。相反,SQL语句是一个约束的集合,这些约束的集合在一起,定义了输出。Hive介于Pig和传统RDBMS(关系数据库管理系统Relational DatabaseManagement System)之            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pig 
一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive。:) Pig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 L            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            # 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**            
                
         
            
            
            
            一、Pig 优化pig 主要瓶颈:(1). 输入数据量大小(2). shuffle大小,即Map输出的大小(3). 输出结果大小(4). 中间结果大小(5).内存主要优化策略:1. 尽早过滤 (filter) ,去除不需要的记录行2. 尽早映射 (foreach......generate......) ,去除不需要的列3. 正确使用Join:(a).  Join注意小表在前,大表在后(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            问题导读什么时候用Apache Pig?什么时候用Apache Hive?什么时候用SQL?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。而用户在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            程序员在Hadoop上编程的运用灵活性。于是Hadoop提供了两个解决方案,使得Hadoop编程变得更加容易。     HIVE简单来讲是为传统数据库工程师服务的,可以把sql转换为MapReduce.     HIVE介于Pig和传统的RDBMS之间,和Pig一样,Hive也被设计为HDFS作为存储,但是他们之间有着显著的区别。Hive的查询语言HiveQ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pig一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。)Pig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可以非常方便的处理HDFS和HBase的数据,和Hive一样,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            pig的特点 1)专注于于大量数据集分析; 2)运行在集群的计算架构上,Yahoo Pig 提供了多层抽象,简化并行计算让普通用户使用;这些抽象完成自动把用户请求queries翻译成有效的并行评估计划,然后在物理集群上执行这些计划; 3)提供类似 SQL 的操作语法; 4)开放源代码; Pig与Hive的区别   对于开发人员,直接使用Java APIs可能是乏味或容易出错的,同时也限制了Jav            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            在大数据处理当中,对数据的查询处理是很重要的一环,因为大数据的数据规模庞大,且数据新增很快,面对这样的数据查询处理任务,也需要足够的专业技能的支持。今天我们就从大数据查询与处理Pig培训的角度,来分享一下大数据查询处理技术解析。从目前主流的选择来说,大数据查询处理,主要有三种工具,Apache Pig、Apache Hive和SQL。基本上,在面对不同场景下的大数据查询处理任务,通过这三者都能基            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pig Latin:数据流编程语言一个Pig Latin程序是相对于输入的一步步操作。其中每一步都是对数据的一个简单的变换。用Pig Latin编程更像在RDBMS中“查询规划器”(query planner)这一层对数据进行操作,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 学习使用 Apache Pig 和 Apache Hive 的完整指南
在大数据处理中,Apache Pig 和 Apache Hive 是非常常见的工具。尽管它们用于不同的场景,但它们都能够有效地帮助我们处理和分析大量数据。本篇文章将带领你从零开始学习如何使用 Apache Pig 和 Apache Hive,并以具体的代码示例指导你完成整个过程。
## 一、学习流程
以下是实现 Ap            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Pig Latin:数据流编程语言一个Pig Latin程序是相对于输入的一步步操作。其中每一步都是对数据的一个简单的变换。用Pig Latin编程更像在RDBMS中“查询规划器”(query planner)这一层对数据进行操作,查询规划器决定了如何将描述型语句转化为一系列系统化执行的步骤。Pig对它所处理的数据要求则宽松得多;可以在运行时定义模式,而且这是可选的。本质上,Pig可以在任何来源的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            主要是针对Hive、Pig和Impala各自的特点、应用、区分,以及与传统数据库的区别来进行阐述,对于深入了解数据分析工具在实际中的运用有着重要作用。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1. hive知识点(3)从这篇文章开始决定进行一些改变,老刘在博客上主要分享大数据每个模块的重点知识点,对这些重点内容进行详细解释,每个模块的完整知识点分享在公众号:努力的老刘。等有机会了,用视频的方式先对每次分享的知识点进行一次分析和总结,再发文章进行详细的解释。  现在开始正文,还是那句话,虽然这些都是hive的常用函数,很多人不在意,但是日常开发中会遇到很多业务需要用到            
                
         
            
            
            
            Pig一种操作hadoop的轻量级脚本语言,最初又雅虎公司推出,不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用,不过我认为与其使用pig不如使用hive。:)Pig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可以非常方便的处理HDFS和H            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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(hive superimposes structure on data in HDFS)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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