pig

简介: 应用场景 Pig并不适合所有的数据处理任务,和MapReduce一样,它是为数据批处理而设计的,如果想执行的查询只涉及一个大型数据集的一小部分数据,Pig的实现不会很好,因为它要扫描整个数据集或其中很大一部分。

应用场景

Pig并不适合所有的数据处理任务,和MapReduce一样,它是为数据批处理而设计的,如果想执行的查询只涉及一个大型数据集的一小部分数据,Pig的实现不会很好,因为它要扫描整个数据集或其中很大一部分。
随着新版本发布,Pig的表现和原生MapRedece程序差距越来越小,因为Pig的开发团队使用了复杂、精巧的算法来实现Pig的关系操作。除非你愿意花大量时间来优化Java MapReduce程序,否则使用Pig Latin来编写查询的确能帮你节约时间。

操作步骤

1 Pig介绍

Pig是yahoo捐献给apache的一个项目,使用SQL-like语言,是在MapReduce上构建的一种高级查询语言,把一些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中。Pig 有两种运行模式:Local 模式和 MapReduce 模式。

  1. 本地模式:Pig运行于本地模式,只涉及到单独的一台计算机
  2. MapReduce模式:Pig运行于MapReduce模式,需要能访问一个Hadoop集群,并且需要装上HDFS

Pig的调用方式:

  1. Grunt shell方式:通过交互的方式,输入命令执行任务;
  2. Pig script方式:通过script脚本的方式来运行任务;
  3. 嵌入式方式:嵌入java源代码中,通过java调用来运行任务。

2 Pig使用

把/etc/passwd文件中的第一列取出来。

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

Pig的知识相对来说比较少,安装容易,使用方便,需要多学的就是pig latin这个脚本语言的熟练,更多的各种语法,会查会用即可。Pig一般很少用,项目中用不到。

目录
相关文章
|
4月前
|
SQL 分布式计算 数据处理
|
存储 分布式计算 Hadoop
【Hadoop】一个例子带你了解MapReduce
【Hadoop】一个例子带你了解MapReduce
98 1
|
SQL 分布式计算 算法
|
存储 分布式计算 资源调度
Hadoop之MapReduce01【自带wordcount案例】
Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析应用”的核心框架,Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,并发运行在一个 hadoop 集群上.
Hadoop之MapReduce01【自带wordcount案例】
|
SQL 关系型数据库 数据挖掘
|
Apache 对象存储 分布式计算
|
SQL 分布式计算 关系型数据库