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《Pig编程指南》一2.2 运行Pig

本节书摘来异步社区《Pig编程指南》一书中的第1章,第2.2节,作者: 【美】Alan Gates 译者: 曹坤,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.2 运行Pig 用户可以在本地运行Pig也可以在集群系统上运行Pig,还可以将Pig作为Amazon的弹性MapReduce服务系统的一个组成部分运行。 2.2.1 本地单机运行Pig 本地单机运行Pig按Pig的定义说法是以local模式运行。Local模式对于样机研究和调试用户所写的Pig Latin脚本是非常有用的。有些人在处理小文件的时候也采用这种模式,尽快处理流程和处理大数据量是相同的——这样可以保证无论处理什么数量级别的数据时都采用一致的数据流,但是他们不希望集群为处理小的文件和小的任务而浪费资源。 在0.6版本和更早的版本中,Pig自身是以local本地模式执行脚本的。从版本0.7开始,它开始使用Hadoop的类 LocalJobRunnr,这个类可以读取本地文件系统并且可以在本地执行MapReduce任务。这样执行的优点是在本地运行Pig任务和在集群中执行是相同的,同时它们都是以相同的流程执行,从而使...

《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一 第1章 大数据技术一览

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一书中的第1章,第1.1节,作者[美] 穆罕默德·古勒(Mohammed Guller),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第1章 大数据技术一览 我们正处在大数据时代。数据不仅是任何组织的命脉,而且在指数级增长。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级。挑战在于如何从数据中获取商业价值。这就是大数据相关技术想要解决的问题。因此,大数据已成为过去几年最热门的技术趋势之一。一些非常活跃的开源项目都与大数据有关,而且这类项目的数量在迅速增长。聚焦在大数据方向的创业公司在近年来呈爆发式增长。很多知名公司在大数据技术方面投入了大笔资金。 尽管“大数据”这个词很火,但是它的定义是比较模糊的。人们从不同方面来定义“大数据”。一种定义与数据容量相关,

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