[linuxidc@jifeng02 ~]$ tar zxf pig-0.12.0.tar.gz [linuxidc@jifeng02 ~]$ vi .bash_profile # .bash_profile
Pig 是一个基于 Apache 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，使用者可以透过 Python 或者 JavaScript 编写 Java，之后再重新转写。
导读：大数据时代，我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势，但是随着大数据的持续升温，也给了Apache Pig和Hive很大的发挥空间。工欲善其事必先利其器，如果选择了合适的平台和语言，会让数据的提取，处理和分析达到事半功倍的效果。未来，处理速度快和操作简单必定成为大数据分析的主流趋势。 来源：大数据观察 业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为
exportPIG_CLASSPATH=$HADOOP_INSTALL/conf/
业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储，然后利用SQL进行前端查询。这说明Hadoop需要一种高级查询语言的支持。 Hadoop MapReduce虽然能够进行数据分析，但是太复杂了。于是，开发人员开发出了类似SQL的Pig和Hive。 大数据时代，我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势，但是随着大数据的持续升温，也给了Apache P
业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储，然后利用SQL进行前端查询。这说明Hadoop需要一种高级查询语言的支持。 Hadoop MapReduce虽然能够进行数据分析，但是太复杂了。于是，开发人员开发出了类似SQL的Pig和Hive。 大数据时代，我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势，但是随着大数据的持续升温，也给了Apache
1，使用CDH的hadoop里面有对应的组件Pig，但版本较低，所以放弃使用了，直接下载 Apache Pig0.15最新的版本（支持Tez，比Hive更容易集成） 下载地址：http://archive.apache.org/dist/pig/pig-0.15.0/pig-0.15.0.tar.gz 直接下载二进制包即可 2，配置Pig的环境变量如下： #Pig export PIG_HOME=/ROOT/server/pig export PIG_CLASSPATH=$HADOO
近日由于工作所需，需要使用到Pig来分析线上的搜索日志数据，本人本打算使用hive来分析的，但由于种种原因，没有用成，而Pig（pig0.12-cdh）本人一直没有接触过，所以只能临阵磨枪了，花了两天时间，大致看完了pig官网的文档，在看文档期间，也是边实战边学习，这样以来，对pig的学习，会更加容易，当然本篇不是介绍如何快速学好一门框架或语言的文章，正如标题所示，本人打算介绍下如何在Pig中，使用用户自定义的UDF函数，关于学习经验，本人会在后面的文章里介绍。
近日由于工作所需，需要使用到Pig来分析线上的搜索日志数据，散仙本打算使用hive来分析的，但由于种种原因，没有用成，而Pig（pig0.12-cdh）散仙一直没有接触过，所以只能临阵磨枪了，花了两天时间，大致看完了pig官网的文档，在看文档期间，也是边实战边学习，这样以来，对pig的学习，会更加容易，当然本篇不是介绍如何快速学好一门框架或语言的文章，正如标题所示，散仙打算介绍下如何在Pig中，使用用户自定义的UDF函数，关于学习经验，散仙会在后面的文章里介绍。 一旦你学会了UDF的使用，就意味着，
最近，散仙用了几周的Pig来处理分析我们网站搜索的日志数据，感觉用起来很不错，今天就写篇笔记介绍下Pig的由来，除了搞大数据的人，可能很少有人知道Pig是干啥的，包括一些是搞编程的，但不是搞大数据的，还包括一些既不是搞编程的，也不是搞大数据的，而是从事其他行业的朋友，所以很有可能望文生义，一看标题，就乐了，心里就开始默默的翻译了===》 Apache 猪的笔记，看起来Apache的猪，比较厉害啊，都能写笔记了。 开个玩笑，下面进入正题，散仙，尽量写的通俗易懂，让大家看了之后都能够理解这头Pig到底是干
1，Pig的安装 （一）软件要求 （二）下载Pig （三）编译Pig 2，运行Pig （一）Pig的所有执行模式 （二）pig的交互式模式 （三）使用pig脚本执行模式 3，Pig Latin语句的声明 （一）加载数据 （二）使用和处理数据 （三）存储中间数据 （四）存储最终数据 （五）调试Pig Latin语言 4，Pig的属性值管理 5，Pig一些注意事项 1，Pig的安装 （一）软件安装 必须配置：
【编者按】在笔者看来，语言和工具之争从来都没有太大的意义，所谓存在既有道理，如何在场景下做出最合适的选择才至关重要。本文，DeZyre公司专家Manisha Nandy Mazumder对比了Pig、Hive和SQL的区别，并为读者浅谈了一些选择标准。 以下为译文 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
根据命令行的提示,我们打开bug所记录的日志。 vim /etc/profile.d/pig_1582816803489.log
pig是hadoop的一个子项目，用于简化MapReduce的开发工作，可以用更人性化的脚本方式分析数据。 一、安装 a) 下载 从官网http://pig.apache.org下载最新版本(目前是0.14.0版本)，最新版本可以兼容hadop 0.x /1.x / 2.x版本，直接解压到某个目录即可。 注：下面是几个国内的镜像站点 http://mirrors.cnnic.cn/apache/pig/ http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/ http://mirrors.
我们用MapReduce进行数据分析。当业务比较复杂的时候，使用MapReduce将会是一个很复杂的事情，比如你需要对数据进行很多预处理或转换，以便能够适应MapReduce的处理模式,另一方面，编写MapReduce程序，发布及运行作业都将是一个比较耗时的事情。
作者：Manisha Nandy Mazumder 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。而用户在进行数据分析的时候使用这些工具可以避免Java编码，但在使用之前很重要的一点是了解工具之间的区别以便在不同的用例中使用最优化的工具。 在现在的大数据
散仙在上篇文章中，介绍过如何使用Pig来进行词频统计，整个流程呢，也是非常简单，只有短短5行代码搞定，这是由于Pig的内置函数TOKENIZE这个UDF封装了单词分割的核心流程，当然，我们的需求是各种各样的，Pig的内置函数，仅仅解决了80%我们常用的功能，如果稍微我有一些特殊的需求，就会发现内置函数解决不了，不过也无需担忧，Pig开放了各个UDF的接口和抽象类，从加载，转换，过滤，存储等等，都有对应的实现接口，只要我们实现或继承它，就非常方便扩展。 本篇呢，散仙会使用Ansj分词器+Pig来统计中文的
student = load ‘/pig/input/student.data’ using PigStorage(‘,’) as (id:long,name:chararray,class:int,state:int);
主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hado
新年新气象，给大家拜年。更新一篇等大家的红包。 上期我们讲了Impala，这个Hadoop批发商Cloudera推出来的有若干年头的，但却没有从Apache毕业的Hadoop上的数据查询分析系统。在这场战争里，当然不仅仅是Cloudera在战斗。今天我们来看看另外一个Hadoop批发商Hortonworks。 Hortonworks基本上就是Yahoo里的Hadoop团队减去被Cloudera挖走的Doug Cutting, Hadoop的创始人。这个团队的人做了不少东西，最初的HDFS和Hadoop Ma
ZK: 相当于是一个文件系统 + 通知机制（观察者模式） image.png # 过程 创建持久化的根节点 /server-pig 客户端监听/server-pig节点下的子节点的上线/下线，当有节点
Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？
记录下最近两天散仙在工作中遇到的有关Pig0.12.0和Solr4.10.2一些问题，总共有3个，如下： （1）问题一： 如何在Pig中使用ASCII和十六进制（hexadecimal）的分隔符进行加载，和切分数据？ 注意关于这个问题，在Pig中，会反应到2个场景中， 第一： 在Pig加载（load）数据时候 。 第二： 在Pig处理split，或则正则截取数据的时候。 先稍微说下，为啥使用十六进制的字段分隔符，而不是我们常见的空格，逗号，冒号，分号，#号，等，这些字符，虽然也可以使用，但是
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
这两天，打算给现有的Apache Hadoop2.7.1的集群装个hue，方便业务人员使用hue的可视化界面，来做一些数据分析任务，这过程遇到不少问题，不过大部分最终都一一击破，收获经验若干，折腾的过程，其实也是一个学习的过程，一个历练的过程，我相信优秀的人，都是经历过无数磨难成就的，并且有着坚持不放弃的心态，迎接各种挑战，如果你总是遇到困难就放弃，那么你永远也不能成为最优秀的人，废话不多说了，下面开始进入正题： 框架版本如下： Centos6.5 Apache Hadoop2.7.1 Apac
Here's my notes about introduction and some hints for Hadoop-based open source projects. Hope it's useful to you.
本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介： 如下是Apache基金支持的开源软件 hdfs 跟GFS类
问题： 有如下数据文件 city.txt （id， city， value） cat city.txt 1 wh 500 2 bj 600 3 wh 100 4 sh 400 5 wh 200 6 bj 100 7 sh 200 8 bj 300 9 sh 900 需要按 city 分组聚合，然后从每组数据中取出前两条value最大的记录。 1、这是实际业务中经常会遇到的 group TopK 问题，下面来看看 pig 如何解决： a = load '/data/city.txt'
CMCC旗下拥有很多的子机构,基本可以按照省份划分. 而各省份旗下的充值机构也非常的多.
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？加米谷大数据为大家介绍下大数据开发工具
大数据我们都知道hadoop，可是还会各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm，impala，让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目，这里整理一下，供技术人员，项目经理，架构师选
第1章 引言 1.1 编写目的 介绍pig，一个不得不说的hadoop的扩展。 1.2 什么是pig 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。 1.3 pig的特点 1、专注于于大量数据集分析（ad-hoc analysis ， ad-hoc 代表：a solution that has been
根据Hadoop官网的相关介绍和实际使用中的软件集，将Hadoop生态圈的主要软件工具简单介绍下，拓展对整个Hadoop生态圈的了解。
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
Hadoop Common：这是Hadoop的核心组件，包含Hadoop的所有基础库和公共工具。
1、SQL vs 脚本语言：Hive使用类SQL语言（HQL）进行数据处理和查询，类似于传统的关系型数据库，而Pig使用Pig Latin这种脚本语言。
在文章开始之前，我们还是简单来回顾下Pig的的前尘往事： 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计算提供了一个简 易的操作和编程接口，这一
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计算提供了一个简 易的操作和编程接口，这一点和FaceBook开源的Hive（一个以SQL方式，操作hadoop的一个开源框架）一样简洁，清晰，易上手！
已总结Pig系列的学习文档，点击末尾处，阅读原文即可查看所有，希望对大家有用，感谢关注！ 在Hadoop的生态系统中，如果我们要离线的分析海量的数据，大多数人都会选择Apache Hive或Apache Pig，在国内总体来说，Hive使用的人群占比比较高， 而Pig使用的人相对来说，则少的多，这并不是因为Pig不成熟，不稳定，而是因为Hive提供了类数据库SQL的查询语句，使得大多人上手Hive非常容易，相反而Pig则提供了类Linux shell的脚本语法，这使得大多数人不喜欢使用。 如果在编程界
入门知识 对于我们新手入门学习hadoop的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指
介绍 本文要介绍的Apache Hadoop是一个使用简单高级编程模型实现的对大型数据集进行分布式存储和处理的软件框架。文章涵盖了Hadoop最重要的概念，对其架构的描述，并指导如何使用它，以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序。 简而言之，Hadoop是Apache Software Foundation的开源项目，可以安装在一组标准机器上，以便这些机器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集。近年来，Hadoop已经非常成功，因为它有能力有效地处理大数据。它允许公司将其所有数据存储在一个系统中，并对
基础环境 Apache Hadoop2.7.1 Centos6.5 Apache Hadoop2.7.1 Apache Hbase0.98.12 Apache Hive1.2.1 Apache Tez0.7.0 Apache Pig0.15.0 Apache oozie4.2.0 Apache Spark1.6.0 Cloudrea Hue3.8.1 安装Tez，请参考上篇文章：http://qindongliang.iteye.com/blog/2271440 安装成功之后
本文介绍了如何使用PIG和Jython实现统计某段时间内数据表中多个进程的指标变化量，并使用PIG的UDF功能实现自定义函数的扩展。通过PIG的5个步骤，即加载数据、过滤数据、分组数据、应用UDF函数、将结果输出到文件，可以完成数据计算和汇总。
http://pig.apache.org/docs/r0.17.0/basic.html
最早Doug Cutting（后面被称为hadoop之父）领导创立了Apache的项目Lucene，然后Lucene又衍生出子项目Nutch，Nutch又衍生了子项目Hadoop。Lucene是一个功能全面的文本搜索和查询库，Nutch目标就是要试图以Lucene为核心建立一个完整的搜索引擎，并且能达到提到Google商业搜索引擎的目标。网络搜索引擎和基本文档搜索区别就在规模上，Lucene目标是索引数百万文档，而Nutch应该能处理数十亿的网页。因此Nutch就面临了一个极大的挑战，即在Nutch中建立一个层，来负责分布式处理、冗余、故障恢复及负载均衡等等一系列问题。
Apache Pig是在HDFS和MapReduce之上的数据流处理语言，它将数据流处理自动转换为一个DAG（有向无环图）的MapReduce作业流去执行，为数据分析人员提供了更简单的海量数据操作接口。但是在DAG的作业流中，作业之间存在冗余的磁盘读写、网络开销以及多次资源申请，使得Pig任务存在严重的性能问题。大数据处理新贵Spark凭借其对DAG运算的支持、Cache机制和Task多线程池模型等优势，相比于MapReduce更适合用于DAG作业流的实现。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark
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