B1 = filter A by $filtercolumn == $filtervalue; 
store B1 into '/user/test/PIG/$outputfilename' USING PigStorage(','); 
Similarly, the substitution parameters are entered in the Substitution parameters field, 
as follows:
Name = inputfilename, Value = numbers_target.txt,  
Description = This is the name of the file loaded into hadoop 
Name = outputfilename, Value = &output, Description = Output filename 
Name = filtervalue, Value = 5 
Name = filtercolumn, Value = f3 
You also need to open the Hadoop Options tab to select the Delete outputs before 
executing hadoop statements check box.
Then, enter appropriate code into the Hadoop pre-process code field, as shown in the 
following display:
Display 28.3 Hadoop Options in the Pig Transformation
Finally, you need to create a new prompt for the substitution parameter on the 
Parameters tab. The general values for this job are Name=output and Displayed 
text=Pig target. The prompt type and values are Prompt type=Text and 
Default value=PIG_SubstitutionParamtarget.txt.
Creating a Pig Job
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The following display shows the completed Parameters tab:
Display 28.4 Parameters Tab
Run the Job and Review the Output
Run the job and verify that the job completes without error. Then, you can use the 
Hadoop monitoring tools to review the output. Right-click the Pig transformation on the 
Diagram tab and select Hadoop Monitoring 
Distributed file system viewer. Then, 
click Browse the filesystem and drill down through the User folder and the test folder 
to the PIG folder. Then click the name of the substitution variable for the job, in this 
case PIG_SubstitutionParamtarget.txt. Finally, click the data file, part-m-00000. 
Verify that the expected output, which is 7,2,5, is displayed in the browser window.
Chapter 28 8 • • Working with Hadoop Clusters
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The output for the sample job is shown in the following display:
Display 28.5 Pig Job Output
Creating a Hive Job
You want to process data in a Hadoop cluster with a language that uses an SQL-like 
You can create a SAS Data Integration Studio job that contains the Hive transformation. 
Hive is a data warehouse system for Hadoop. You can easily summarize data, run ad hoc 
queries, and generate the analysis of large data sets stored in Hadoop compatible file 
systems. Hive also enables you to project structure onto this data and query the data by 
using an SQL-like language called HiveQL. For more information about Hive, see 
Perform the following tasks.
• “Create a Hive Job” on page 580
• “Configure the Job” on page 580
• “Run the Job and Review the Output” on page 581
Creating a Hive Job
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RasterEdge.XDoc.PDF.dll. C:\input.tif"; String outputDirectory = @"C:\output\"; // Convert tiff to jpg and show How to change Tiff image to Bmp image in your C#
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Create a Hive Job
The Hive job for this example contains the Hive transformation and three target tables. 
This job structure enables the submission of multiple Hadoop Hive statements to 
multiple Hive target tables.
Perform the following steps to create and populate the job:
1. Create an empty SAS Data Integration Studio job.
2. Select a Hive transformation from the Hadoop folder in the Transformations tree. 
Then, drop it in the empty job on the Diagram tab in the Job Editor window.
3. Select one or more target tables and add them to the Diagram tab. The target tables 
for the sample job are named HadoopHiveMultTargetsStatements1, 
HadoopHiveMultTargetsStatements2, and HadoopHiveMultTargetsStatements3. 
4. Connect each target table to an output from the Hive transformation. 
The Diagram tab for the job is shown in the following display:
Display 28.6 Hadoop Hive Job Flow
Note that the source table for this particular job is specified in the HiveQL 
statements described in the next section. You can also create a job that includes a 
source table that you add to the Diagram tab and connect to the input port of the 
Hive transformation. The source table for the Hive transformation must be a Hadoop 
Configure the Job
The configuration needed for the Hive transformation varies from job to job. This 
sample job requires that you add two SELECT statements and one SHOW TABLES 
statement to the table on the HiveQL tab.
Chapter 28 8 • • Working with Hadoop Clusters
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String inputFilePath = @"C:\input.pdf"; String outputFilePath = @"C:\output.jpg"; // Convert PDF to jpg. C# sample code for PDF to jpg image conversion.
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Users may easily change image size, rotate image angle, set image rotation in dpi Covert JPG & JBIG2 image with high-quality; Provide user-friendly interface
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The HiveHQ tab is shown in the following display:
Display 28.7 HiveHQ Tab
Note that the Hive statements are listed in the Hive statement field at the top of the tab. 
The code for the selected statement is displayed in the HiveQL Statement field at the 
bottom of the tab. For this job, the first two statements select the contents of the 
CLASS_HIVE table and specify a target table. The third row adds a SHOW TABLES 
statement with no target table.
Run the Job and Review the Output
Run the job and verify that the job completes without error. Then, review the output. 
Based on the HiveQL statements specified in the Hive transformation, the first two 
tables should contain the same output and the third table should contain no observations.
Creating a Hive Job
VB.NET PDF Convert to Images SDK: Convert PDF to png, gif images
Convert PDF to Jpg, Png, Bmp, Gif, Tiff and Bitmap in ASP.NET. Or directly change PDF to Gif image file in VB.NET program with this demo code.
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JPEG to PDF Converter | Convert JPEG to PDF, Convert PDF to JPEG
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The following display shows the output from the first table:
Display 28.8 Hive Output
Note: This table can take an unexpectedly long time to close. The delay is longer when 
row counts are enabled. Therefore, consider clearing the Enable row count on basic 
properties for tables check box on the General tab of the Options window. (You 
can access the Options window from the Tools menu.)
Creating a Hadoop Container Job
You want to run multiple Hadoop processes without creating an overly complicated SAS 
Data Integration Studio job.
You can create a SAS Data Integration Studio job that contains the Hadoop Container 
transformation. This transformation enables you to run a series of Hadoop steps such as 
transfers to and from Hadoop, Map Reduce processing, and Pig Latin processing without 
adding the dedicated transformations for those tasks to the job.
Chapter 28 8 • • Working with Hadoop Clusters
For example, you can create a sample job that performs the following tasks that are run 
through the Hadoop Container transformation:
• Transfer data from a text source file to a Hadoop output file (Transfer To Hadoop 
• Transfer data from a Hadoop source file to a text output file (Transfer From Hadoop 
• Process data using a Map Reduce step
• Process data using a Pig step
Perform the following tasks:
• “Create a Hadoop Container Job” on page 583
• “Add and Review Hadoop Steps” on page 584
• “Configure Transfer Steps” on page 586
• “Configure a Map Reduce Step” on page 588
• “Configure a Pig Step” on page 589
• “Configure the Hadoop Options Tab” on page 590
• “Run the Job and Review the Output” on page 590
Create a Hadoop Container Job
You can create a Hadoop Container job similar to the sample job, which contains four 
Hadoop steps that correspond to four rows of tables and transformations.
The Diagram tab for the job is shown in the following display:
Display 28.9 Hadoop Container Flow
The two rows at the top of the tab are used for the Transfer To and Transfer From steps. 
Note that the first row contains a text source table and Hadoop target table, where the 
second row contains a Hadoop source table and a text target table. The two rows at the 
bottom of the tab are used for the Map Reduce and Pig steps. Note that each row begins 
with a text source and a Transfer To Hadoop transformation that creates the Hadoop 
Creating a Hadoop Container Job
source table for the Hadoop Container transformation. Both rows feed steps that send 
output to Hadoop target tables.
Add and Review Hadoop Steps
The steps processed in the Hadoop Container transformation are listed in a table on the 
Hadoop Steps tab. You can add, edit, reorder, and delete steps by clicking the buttons in 
the toolbar at the top of the tab.
The available step types are shown in the following display:
Display 28.10 Hadoop Step Types
You can click a row in the table to review its name, description, input, and output in the 
Details panel at the bottom of the tab. If a step has multiple inputs or outputs, you can 
use the drop-down arrow to select the object that you need.
Chapter 28 8 • • Working with Hadoop Clusters
The following display shows the Details panel for the Transfer To step in the sample job:
Display 28.11 Transfer to Details
Creating a Hadoop Container Job
The Details panel for the Pig step is shown in the following display:
Display 28.12 Pig Details Panel
You can select a step and click the Properties button to configure, review, and edit its 
Configure Transfer Steps
The Transfer To and Transfer From steps are configured in a window that contains panes 
that cover Transfer Options and Statement Options.
Chapter 28 8 • • Working with Hadoop Clusters
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