grunt> cat /opt/dataset/input.txt keyword1 keyword2 keyword2 keyword4 keyword3 keyword1 keyword4 keyword4 A = LOAD '/opt/dataset/input.txt' using PigStorage('\n') as (line:chararray); B = foreach A generate TOKENIZE((chararray)$0); C = foreach B gene

前两天使用pig做ETL,粗浅的看了一下,没有系统地学习,感觉pig还是值得学习的,故又重新看programming pig. 以下是看的第一章的笔记: What is pig? Pig provides an engine for executing data flows in parallel on Hadoop. It includes a language, Pig Latin, for expressing these data flows. Pig Latin includes op

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/** * Created by loushsh on 2017/10/9. */object WordCount { def main(args:Array[String]): Unit ={ val conf=new SparkConf() val sc=new SparkContext(conf) val line= sc.textFile(args(0)) val count=line.fl

一.代码实现: package rdb.com.hadoop01.mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache

Windows Eclipse Scala编写WordCount程序: 1)无需启动hadoop,因为我们用的是本地文件.先像原来一样,做一个普通的scala项目和Scala Object. 但这里一定注意版本是2.10.6,因为缺省的不好使.改的方法是:右击项目/properties/Scala Compiler. 2)像spark的java版WordCount项目一模一样导包,什么都一样.(导包的方法和原来普通的java项目一样) 例:5.1 package comimport org.ap

转自:https://wiki.apache.org/pig/EmbeddedPig Embedding Pig In Java Programs Sometimes you want more control than Pig scripts can give you. If so, you can embed Pig Latin in Java (just like SQL can be embedded in programs using JDBC). The following step

很多人都知道大数据很火,就业很好,薪资很高,想往大数据方向发展.但该学哪些技术,学习路线是什么样的呢?用不用参加大数据培训呢?如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么大讲台老师就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统.硬件.网络.服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发.编程.写代码感兴趣?还是数学.统计学专业,对数据和数字特别感兴趣. 其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控.大数据开发/设计/架构.数据

以下内容参考:http://blog.csdn.net/lovehuangjiaju/article/details/48494737 1.解压安装文件,设置环境变量 这里我们使用的安装文件是已经编译好的spark,需要搭配hadoop-2.6.0使用.下载链接是:http://pan.baidu.com/s/1gdnW5mr 解压安装文件至/cloud目录 设置spark的环境变量: export SPARK_HOME=/cloud/spark-1.5.1 export PATH=$PATH:

Hadoop:2.4.0 Spark:1.4.0 Ubuntu 14.0 1.首先启动Hadoop的HDFS系统.     HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh 2.在Linux中生成一个文件test.txt,保存在/home/testjars/目录下 3.通过hadoop fs -put命令上传     hadoop fs -put /home/testjars/test.txt 4.在文件系统中查看:       记住路径:hdfs://localhost:9000/u

本次实验相关信息如下: 操作系统:Ubuntu 14 Hadoop版本:2.4.0 Spark版本:1.4.0 运行前提是Hadoop与Spark均已正确安装配置 2.在Linux中生成一个文件test.txt,保存在/home/testjars/目录下 3.通过hadoop fs -put命令上传    hadoop fs -put /home/testjars/test.txt 4.在文件系统中查看: (Spark1.4 官方文档中的一段) 记住路径:hdfs://localhost:900

前言: 上一篇文章 我学习使用pandas进行简单的数据分析,但是各位...... Pandas处理.分析不了TB级别数据的大数据,于是再看看Hadoop. 另附上人心不足蛇吞象 对故事一的感悟:  人的欲望是无止境的,我们每次欲求一点,欲望便增长一点.但身体是有极限的,总有一天,我们因为渴求太多,最终所有都化为飞灰.  Hadoop背景 我接触过的数据总结为3类: 1.结构化数据 关系数据中的数据,有字段进行约束:(有规则) 2.半结构化数据 HTMLXml/Json....这种数据虽然有结构

Scala进阶之路-idea下进行spark编程 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 1>.创建新模块并添加maven依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSche

首记 感觉Hadoop是一个坑,打着大数据最佳解决方案的旗帜到处坑害良民.记得以前看过一篇文章,说1TB以下的数据就不要用Hadoop了,体现不 出太大的优势,有时候反而会成为累赘.因此Hadoop的使用场所一般有两:一是有一定规模的公司,数据流一般是TB级别的,这样的公司其实不多:二是各 大高校的实验室,作为研究使用.不幸的我也走上了这条路,仅为研究之用.而且我的使用需求还不是一般的在Hadoop下开发应用程序,而是开发好的C++ 程序要放到Hadoop平台下进行测试.Hadoop是基于Jav

注:我们现在学的Scala Actor是scala 2.10.x版本及以前版本的Actor. Scala在2.11.x版本中将Akka加入其中,作为其默认的Actor,老版本的Actor已经废弃 一.概述 1.什么是actor Scala的Actor类似于Java中的多线程编程.但是不同的是,Scala的Actor提供的模型与多线程有所不同.Scala的Actor尽可能地避免锁和共享状态,从而避免多线程并发时出现资源争用的情况,进而提升多线程编程的性能.此外,Scala Actor的这种模型还可

主要内容:mapreduce整体工作机制介绍:wordcont的编写(map逻辑 和 reduce逻辑)与提交集群运行:调度平台yarn的快速理解以及yarn集群的安装与启动. 1.mapreduce整体工作机制介绍 回顾第HDFS第一天单词统计实例(HDFS版wordcount): 统计HDFS的/wordcount/input/a.txt文件中的每个单词出现的次数——wordcount 但是,进一步思考:如果文件又多又大,用上面那个程序有什么弊端? 慢!因为只有一台机器在进行运算处理 从这个

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 快速生成Flink项目 1.推荐开发工具 idea+maven+git 2.推荐开发语言 Java或者Scala https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/java_api_quickstart.h

批处理引擎MapReduce程序设计 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MapReduce API Hadoop同时提供了新旧两套MapReduce API,新API在就API基础上进行了封装,使得其在扩展性和易用性方面哥哥好.总结新就版本MapReduce API主要区别如下: ()存放位置 旧版本API放在“org.apache.hadoop.mapred”包中,而新版API则放在“org.apache.hadoop.mapreduce”包及其子包中. (

现在大数据相关服务,越来越倾向于使用scala语言,scala函数式编程的优势我不多赘述.最明显的一个优点,代码简洁.看个WordCount实现对比: Java版WordCount ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataSet<String> text = env.readTextFile("/path/to/file"); DataSet<Tupl

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege             为什么,我要在这里提出要用Ultimate版本. IDEA Community(社区版)再谈之无奈之下

配置Hadoop1.2.1+eclipse(Juno版)开发环境,并运行WordCount程序 一.   需求部分 在ubuntu上用Eclipse IDE进行hadoop相关的开发,需要在Eclipse上安装hadoop的开发插件.最新释放出的hadoop包含源码的包,以 hadoop-1.X为例,包含相关的eclipse插件的源码,因此可以针对自己的eclipse版本来编译一个合适hadoop的eclipse插件.下面将详细介绍插件的编译安装过程,以及在Eclipse上配置hadoop开发插

目的: 不用任何IDE,直接在linux 下输入代码.调试执行 环境: Linux  Ubuntu Hadoop 2.6.4 相关: [b0012] Hadoop 版hello word mapreduce wordcount 运行(二) 最佳: 简单方式: 在当前目录创建类文件,添加后面的内容,但是不包括第一行package 编译: javac WordCount.java 打包 jar -cvf WordCount.jar ./WordCount*.class 执行 hadoop jar W