大数据之pig安装

 定制化 大数据平台一键安装OS 大数据平台一键安装OS系列 大数据平台一键安装OS[搭建脚本篇] 定制化OS镜像制作 1.操作环境 操作环境:VMware Workstarion 9 and vSphere client 系统:CentOS -6.8-x86_64 工具:gconf-editor anaconda repodata createrepo mkisofs rsync 2.主要思路 定制化是通过kickstart脚本来实现的,linux系统安装完毕后在root目录下会生成anaco

定制化大数据平台一键安装OS 大数据平台一键安装OS系列 大数据平台一键安装OS[定制化OS镜像制作] 搭建脚本篇 脚本命名随便,只要能看懂就行 镜像包说明 os1.1.iso 用于安装服务端和客户端操作系统 hdp.iso 用于安装hdp服务 1.架构图: 服务端 客户端 2.原理分析 安装系统-安装本地yum源-安装http源-安装并配置ntp服务-配置秘钥-安装jdk-安装mysql-编译安装ambari平台 3.服务端脚本分析 (1)create_local_yum.sh #安装本地yu

pig 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. 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一样简洁,清晰,易上手! Pig包括 两部分 1:用于描述数据流的语言,称为 Pig Latin (拉丁猪,个人翻译) 2:用于运行PigLatin程序的 执行环境 .一个是 本地 的单JVM执行环境

初接触hadoop技术的朋友肯定会对它体系下寄生的个个开源项目糊涂了,我敢保证Hive,Pig,HBase这些开源技术会把你搞的有些糊涂,不要紧糊涂的不止你一个,如某个菜鸟的帖子的疑问,when to use Hbase and when to use Hive?....请教了^_^没关系这里我帮大家理清每个技术的原理和思路. 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

1.pig与hive的区别 pig和hive比较类似的,都是类sql的语言,底层都是依赖于hadoop    走的mapreduce任务.    pig和hive的区别就是,想要实现一个业务逻辑的话,使用pig需要一步一步操作    而使用hive的话一条SQL就可以搞定.    如果想在很短时间内获取一个比较复杂的业务逻辑处理结果的话,建议使用pig.    如果需要定时执行的一些任务,建议使用hive. 2:pig和mapreduce对比 pig优点:针对一些基本的处理逻辑,已经做好了封装,

为实现全栈,从今天开始研究Hadoop,个人体会是成为某方面的专家需要从三个方面着手 系统化的知识(需要看书或者比较系统的培训) 碎片化的知识(需要根据关注点具体的深入的了解) 经验的积累(需要遇到问题) 好吧,我们从安装入手. 1.找三个CentOS的虚拟环境,我的是centos 7,大概的规划如下,一个master,两个slave 修改三台机器的/etc/hosts文件 192.168.0.104 master 192.168.0.105 slave1 192.168.0.106 slave

一.Ambari简介 The Apache Ambari project is aimed at making Hadoop management simpler by developing software for provisioning, managing, and monitoring Apache Hadoop clusters. Ambari provides an intuitive, easy-to-use Hadoop management web UI backed by i

1上传压缩包 2 解压 tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C apps 3 重命名 mv apache-hive-1.2.1-bin hive 4 设置环境变量 vi /etc/profile expert HIVE_HOME=/root/apps/hiveexport PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 5 启动hive cd apps/hive bin/hive 出现上面的问题是因为版本不兼容 解决一下版本不兼容问题:替换 app

1. kettle安装地址 官网地址: https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle 下载地址: https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/ 2. 安装jdk 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 同意相关协议