Cloudera数据分析师培训：Pig, Hive, Impala与Hadoop

"这是一份来自Cloudera的数据分析师培训材料，涵盖了2016年2月的课程内容，主要讲解如何使用Pig、Hive和Impala与Hadoop进行大数据分析。课程包括了Hadoop基础知识、Pig和Hive的介绍、复杂数据处理、多数据集操作、性能优化，以及Impala和Hive的查询、数据管理、性能和扩展性等内容。" 本文将详细介绍这份Cloudera数据分析师培训中的关键知识点，旨在帮助你理解和掌握在Hadoop生态系统中使用Pig、Hive和Impala进行大数据分析的核心技术。 1. **Hadoop基础**： Hadoop是分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。它包含两个主要组件：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS提供了高容错性和可扩展性的分布式存储，而MapReduce则负责分布式数据处理。 2. **Pig介绍**： Pig是Hadoop上的一个高级数据处理语言，其主要目的是简化大数据的分析。Pig Latin是Pig的语言，通过编写简单的语句（如LOAD, FILTER, JOIN等）实现对数据的操作。Pig的抽象层使得用户可以专注于数据分析逻辑，而不必关心底层的MapReduce任务。 3. **基本数据分析与Pig**： 在Pig中，用户可以执行常见的数据分析任务，如数据加载、过滤、排序、分组和聚合。Pig支持各种数据类型和操作符，能够处理复杂的转换逻辑。 4. **处理复杂数据**： Pig允许处理结构化和半结构化数据，如XML或JSON。通过自定义函数（UDFs），用户可以扩展Pig的功能，处理特定的数据格式和业务逻辑。 5. **多数据集操作**： 在Pig中，可以通过JOIN、CROSS等操作处理多个数据集。这些操作可以用来合并不同数据源的信息，进行深度分析。 6. **Pig的性能优化和故障排查**： 学习如何调整Pig脚本以提高处理速度，以及在遇到问题时如何诊断和解决问题，这是提升数据分析效率的关键。 7. **Impala和Hive的介绍**： Impala和Hive都是SQL-like查询引擎，允许用户通过SQL语句对Hadoop集群中的数据进行交互式查询。Impala侧重于实时查询性能，而Hive则更适合批处理和长时间运行的分析任务。 8. **查询与数据管理**： 了解如何编写Hive和Impala的查询语句，包括SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY等，以及如何管理表、分区和元数据。 9. **数据存储和性能**： 学习HDFS的存储策略和优化，以及如何根据不同的查询需求选择合适的数据存储格式，如Parquet或ORC，以提高查询性能。 10. **关系型数据分析**： Hive支持SQL，使得传统的关系型数据分析师能轻松过渡到Hadoop环境。通过窗口函数、连接和子查询，Hive提供了处理复杂关系数据的能力。 11. **使用Impala**： 掌握Impala的特性和使用场景，包括如何创建和管理Impala表，以及如何利用其并行处理能力进行快速查询。 12. **分析文本和复杂数据与Hive**： Hive提供了处理非结构化和半结构化数据的工具，如通过RegexSerDe解析文本数据，或者使用Lzo、Gzip等压缩格式节省存储空间。 13. **Hive优化**： 了解如何优化Hive查询，包括列裁剪、分区修剪、选择合适的执行引擎（如Tez或Spark）以及调整Hive的配置参数。 14. **扩展Hive**： Hive可以通过编写自定义存储过程（UDFs, UDAFs, UDTFs）和SerDes来扩展功能，以满足特定的数据处理需求。 15. **选择最佳工具**： 学会根据具体的工作负载和性能需求，选择使用Pig、Hive还是Impala，理解三者之间的互补性和应用场景。 这份培训材料全面覆盖了Hadoop生态中的关键工具，对于想要成为数据分析师或已经从事相关工作的人来说，是一份宝贵的资源，有助于提升大数据分析和处理的能力。