Hadoop 是一个开源框架,用于存储和处理大数据。Pig 是 Hadoop 的一个组件,它为数据流的处理提供了一种更高层次的抽象。本文将详细介绍 Pig 的概念、流程、每一步的实现,以及相关的代码示例。 Pig 的基本概念 Pig 是一个用于处理大规模数据的脚本语言,主要有以下优点: 易于使用:Pig Latin 语法比 Java 更简洁,易...
也就是说,Pig最大的作用就是对mapreduce算法实现了一套shell脚本,类似我们通常熟悉的SQL语句,在Pig中称之为Pig Latin,在这套脚本中我们可以对加载出来的数据进行排序、过滤、求和、分组(group by)、关联(Joining),Pig也可以由用户自定义一些函数对数据集(UDF,user-defined functions)进行操作。 2、主要特点 易于编...
Pig只需安装在一台机子上,通常安装与主节点,本实例安装版本:pig-0.11.1.tar.gz。 1、将pig安装包解压到/usr/local目录下,并重命名为pig。 2、配置环境变量,执行命令:vi /etc/profile,增加export $PIG_HOME=/usr/local/bin,并在export PATH中增加$PIG_HOME/bin,然后执行命令:source /etc/profile使配置文件...
使用Pig来操作hadoop处理海量数据,是非常简单的,如果没有Pig,我们就得手写MapReduce代码,这可是一件非常繁琐的事,因为MapReduce的任务职责非常明确,清洗数据得一个job,处理得一个job,过滤得一个job,统计得一个job,排序得一个job,每次只要改动很小的一个地方,就得重新编译整个job,然后打成jar提交到Hadoop集群上运行...
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...
Hadoop生态系统主要包括:Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume、ZooKeeper、Mahout、Spark、Storm、Shark、Phoenix、Tez、Ambari。 Hive:用于Hadoop的一个数据仓库系统,它提供了类似于SQL的查询语言,通过使用该语言可以方便地进行数据汇总,特定查询以及分析存放在Hadoop兼容文件系统中的大数据。
Pig是一个高级的大数据分析工具,旨在简化在Hadoop集群上进行数据处理的过程。Pig允许用户使用类似于SQL的查询语言来编写和执行数据处理任务,而无需编写复杂的MapReduce作业。通过将数据处理任务转换为Pig Latin脚本,用户可以更轻松地进行数据的抽取、转换、加载和分析,从而加快大数据处理的速度和效率。 0 赞 0 踩...
使用Hadoop Pig 任务可以在 Hadoop 群集上运行 Pig 脚本。要添加 Hadoop Pig 任务,请将其拖放到设计器。 然后双击该任务,或右键单击,然后单击“编辑”,以打开“Hadoop Pig 任务编辑器”对话框。选项在“Hadoop Pig 任务编辑器”对话框 中配置下列选项。
Pig是一种编程语言，简化了Hadoop常见工作任务。它可以加载数据、表达转换数据及存储最终结果。Pig内置操作使半结构化数据变得有意义，如日志文件。同时，Pig支持Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。Hive在Hadoop中扮演数据仓库角色。Hive在HDFS上添加数据结构，并允许使用类似于SQL的语法进行数据查询。
大数据生态系统入门必看:Pig、Hive、Hadoop、Storm等白话诠释 有了MapReduce,Tez和Spark之后,程序员发现,MapReduce的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言,虽然你几乎什么都能干了,但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是...