Hadoop Advent Calendar 27日目 PigでJOINできない！ - White scenery @showyou, hatena
Hadoop Advent Calendarの27日目を担当します、showyouです。今日は自分とHadoopの1年でも書こうと思いましたが、誰もそんなの読みたいと思わないので軽いTipsでも書きます。 自分は業務や趣味でPigとかHive(を少し)とExcelを(大量に)使っています。個人的に今まで触った感じを書いてみます。主観に基づくので話半分に聞いてください。 Hive まずHiveのいい点を書いておきます。 SQLっぽい言語で、SQLに慣れてれば割と書きやすい 実行時にエラーが出ている場所が(Pigと比べて)わかりやすい partitionで高速化できる クエリがでかいと途中でこける場合がある テーブル作るのが面倒。間違ったテーブル定義すると検索できなくてエラーになることもある Pig 次にHiveに比べるとユーザ数が少なそうですが、PigのHiveと比べた特徴を書いときます ク
Practical Problem Solving with Apache Hadoop & Pig
The document discusses a presentation about practical problem solving with Hadoop and Pig. It provides an agenda that covers introductions to Hadoop and Pig, including the Hadoop distributed file system, MapReduce, performance tuning, and examples. It discusses how Hadoop is used at Yahoo, including statistics on usage. It also provides examples of how Hadoop has been used for applications like lo
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Programming Pig
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MacRuby: The Definitive Guide
Thank You! Open Feedback Publishing System (OFPS) is now retired. Thank you to the authors and commenters who participated in the program. OFPS was an O'Reilly experiment that demonstrated the benefits of bridging the gap between private manuscripts and public blogs. Readers gained access to in-progress O'Reilly manuscripts and were able to communicate suggestions with the authors, follow others'
Hadoop User Group (HUG) January 2011 Recap · Yahoo! Hadoop Blog
I have a new deadline to beat for this post. Wednesday February 16, 2011 6 pm, that's my new deadline. That’s when we hold the next HUG at the Yahoo! Sunnyvale Campus at the URL’s Café. BTW, in case you are looking for it, here’s the campus in more details: http://www.wikimapia.org/#lat=37.4181633&lon=-122.0250607&z=18&l=0&m=b&search=yahoo Why is that my new deadline? Mostly, because I missed my o
Cloudera Blog
It’s hard to believe it’s been 15 years since the global financial crisis of 2007/2008. While this might be a blast from the past we’d rather leave in the proverbial rear-view mirror, in March of 2023 we were back to the future with the collapse of Silicon Valley Bank (SVB), the largest US bank to […] Read blog post
Hive vs. Pig
While I was looking at Hive and Pig for processing large amounts of data without the need to write MapReduce code I found that there is no easy way to compare them against each other without reading into both in greater detail. In this post I am trying to give you a 10,000ft view of both and compare some of the more prominent and interesting features. The following table - which is discussed below
PiggyBank - Apache Pig - Apache Software Foundation
Piggy Bank - User Defined Pig Functions The Piggy Bank is a place for Pig users to share their functions. The functions are contributed "as-is". If you find a bug or if you feel a function is missing, take the time to fix it or write it yourself and contribute the changes. Shared code is in the Apache Pig SVN repo. For APIs see 'contrib: Piggybank' entries in the main Pig Javadoc API pages, eg. 0.
大規模なデータセットを効率的に扱うための Pig 超入門 - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2010年07月07日22:38 Hadoop 大規模なデータセットを効率的に扱うための Pig 超入門 Pig あるじゃないですか。Hadoop のラッパーで、DSL で書けるというアレです。 最近は Twitter や Yahoo! などで使われているらしき Pig。Hadoop を扱う場合、mapper と reducer をそれぞれ記述する必要がありますが、この Pig を使うと DSL を書くだけで内部的に処理を mapper, reducer として実行してくれます。その結果、記述量が減って開発時間が短縮できるというメリットがあります。アイコンがもう少し可愛ければ、、と思うと残念でなりません。なんだこのドヤ顔は・・ 今まで「良さそうだなー」と思いつつ触れていなかったのですが、今回触ってみる機会があったので軽くまとめておきます。※Pig を動かす環境については出来ている前提です。
Hadoop at Twitter (Hadoop Summit 2010)
Kevin Weil presented on Hadoop at Twitter. He discussed Twitter's data lifecycle including data input via Scribe and Crane, storage in HDFS and HBase, analysis using Pig and Oink, and data products like Birdbrain. He described how tools like Scribe, Crane, Elephant Bird, Pig, and HBase were developed and used at Twitter to handle large volumes of log and tabular data at petabyte scale.Read less
1台でHBase, Hive, Pig, HUE(旧Cloudera Desktop)を試してみる(CentOS + Cloudera)
必要なもの ・Linux(CentOS)+Cloudera版Hadoop環境CDH3(1台) → 構築方法はこちら ・インターネット接続 ・Cloudera社のHBase,Hive,Pig,HUEのパッケージ(yumでインターネットからインストール) 作業手順 以下の、1. HBase, 2. Pig, 3. Hive, 4. HUE(旧Cloudera Desktop)の手順は、独立して試すことができますし、一つの環境でまとめて試すこともできます。(それぞれデータの管理は別々です。) ここでは、Cloudera社のCDH3リポジトリが必要ですので、既に設定されていないか確認します。 ls /etc/yum.repos.d/ で、cloudera-cdh3.repoが存在すれば、OKのはずです。無い場合は、CDHのhadoopのインストール方法を確認してください。 1. HBase CDH
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Pigを試してみた - nokunoの日記
Hacker Poll: What Is Your Favorite MapReduce Language for Hadoop?
TF-IDF With Apache Pig
Nuxeo | Open Source ECM
Building an Inverted Index with Hadoop and Pig
http://allthingshadoop.com/2010/05/31/hadoop-pig-yahoo-alan-gates/
Pig Tutorial
PigMix - Apache Pig - Apache Software Foundation