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Pig安装讲解

Pig 简介: Pig 是 Apache 项目的一个子项目,Pig 提供了一个支持大规模数据分析的平台,Pig 突出的特点就是它的结构经得起大量并行任务的检验,使得它能够处理大规模数据集 Pig 特点: Pig可简化MapReduce任务的开发 Pig可以看做Hadoop的客户端软件,可以连接到Hadoop集群进行数据分析工作 Pig方便不熟悉Java的用户,使用一种较为简便的类似 SQL的面向数据流的语言PigLatin语言进行数据处理 PigLatin可以进行排序,过滤,求和,分组,关联等常用操作,还可以自定义函数,这是面向数据分析处理的轻量级脚本语言 Pig可以看做是PigLatin到MapReduce的映射器 当Pig在MapReduce模式运行时,它将访问一个Hadoop集群和HDFS的安装位置。这时Pig将自动地对这个集群进行分配和回收 Pig的数据模式:relation(关系), bag(包), tuple(元组), field(字段,列) relation(关系):具有相同字段(列)的tuple称为关系 bag(包):与关系型数据库中的表类似,包含多个 tup...

SparkStreaming 性能调优

在开发Spark Streaming应用程序时,要结合集群中各节点的配置情况尽可能地提高数据处理的实时性。在调优的过程中,一方面要尽可能利用集群资源来减少每个批处理的时间;另一方面要确保接收到的数据能及时处理掉。 运行时间优化 设置合理的批处理时间和窗口大小 Spark Streaming中作业之间通常存在依赖关系,后面的作业必须确保前面的作业执行结束后才能提交,若前面的作业的执行时间超过了设置的批处理时间间隔,那么后续的作业将无法按时提交执行,造成作业的堵塞。也就是说若想Spark Streaming应用程序稳定地在集群中运行,对于接收到的数据必须尽快处理掉。例如若设定批处理时间为1秒钟,那么系统每1秒钟生成一个RDD,如果系统计算一个RDD的时间大于1秒,那么当前的RDD还没来得及处理,后续的RDD已经提交上来在等待处理了,这就产生了堵塞。因此需要设置一个合理的批处理时间间隔以确保作业能够在这个批处理时间间隔时间内结束。许多实验数据表明,500毫秒对大多Spark Streaming应用而言是较好的批处理时间间隔。 类似地,对于窗口操作,滑动时间间隔对于性能也有很大的影响。当单批次...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。