首页 > 其他分享> > 大数据Hadoop之——数据分析引擎Apache Pig

大数据Hadoop之——数据分析引擎Apache Pig

2022-05-22 19:04:59 作者：互联网

如果是MapReduce模式需要提前准备好文件传到HDFS上，上面已经演示过了，这里就不重复了，很简单
- 八、Apache Pig与其它组件对比

一、Apache Pig概述

Apache PIG提供一套高级语言平台，用于对结构化与非结构化数据集进行操作与分析。这种语言被称为Pig Latin，其属于一种脚本形式，可直接立足于PIG shell执行或者通过Pig Server进行触发。用户所创建的脚本会在初始阶段由Pig Latin处理引擎进行语义有效性解析，而后被转换为包含整体执行初始逻辑的定向非循环图(简称DAG)。

官网：https://pig.apache.org/
官方文档：https://pig.apache.org/docs/r0.17.0/

Apache Pig具有以下特点:

丰富的运算符集 - 它提供了许多运算符来执行诸如join，sort，filer等操作。
易于编程 - Pig Latin与SQL类似，如果你善于使用SQL，则很容易编写Pig脚本。
优化机会 - Apache Pig中的任务自动优化其执行，因此程序员只需要关注语言的语义。
可扩展性 - 使用现有的操作符，用户可以开发自己的功能来读取、处理和写入数据。
用户定义函数 - Pig提供了在其他编程语言（如Java）中创建用户定义函数的功能，并且可以调用或嵌入到Pig脚本中。
处理各种数据 - Apache Pig分析各种数据，无论是结构化还是非结构化，它将结果存储在HDFS中。

Pig包括两部分：

用于描述数据流的语言，称为 Pig Latin，Pig Latin是类似SQL的语言。
用于运行PigLatin程序的执行环境。一个是 本地的单JVM执行环境，一个就是在 hadoop集群上的分布式执行环境。

二、Apache Pig架构

1）架构图

要执行特定任务使用Pig的程序员，程序员需要使用Pig Latin语言编写Pig脚本，并使用任何执行机制(Grunt Shell，UDF，Embedded)执行它们。执行后，这些脚本将经过Pig Framework应用的一系列转换，以产生所需的输出。

在内部，Apache Pig将这些脚本转换为一系列MapReduce作业，因此它使程序员的工作变得轻松。Apache Pig的体系结构如下所示：

2）Apache Pig组件

1、Parser（解析器）

最初，Pig脚本由解析器处理，它检查脚本的语法，类型检查和其他杂项检查。解析器的输出将是DAG（有向无环图），它表示Pig Latin语句和逻辑运算符。在DAG中，脚本的逻辑运算符表示为节点，数据流表示为边。

2、Optimizer（优化器）

逻辑计划（DAG）传递到逻辑优化器，逻辑优化器执行逻辑优化，例如投影和下推。

3、Compiler（编译器）

编译器将优化的逻辑计划编译为一系列MapReduce作业。

4、Execution engine（执行引擎）

最后，MapReduce作业以排序顺序提交到Hadoop。这些MapReduce作业在Hadoop上执行，产生所需的结果。

三、Apache Pig安装

如果使用的不是本地模式，就是必须安装好Haood基础环境，可以参考我之前的文章：
大数据Hadoop原理介绍+安装+实战操作（HDFS+YARN+MapReduce）

1）下载Apache Pig

下载地址：https://pig.apache.org/releases.html
下载最新版本：

$ mkdir -p /opt/bigdata/hadoop/software/pig ; cd /opt/bigdata/hadoop/software/pig
$ wget https://dlcdn.apache.org/pig/pig-0.17.0/pig-0.17.0.tar.gz
$ tar -xf pig-0.17.0.tar.gz -C /opt/bigdata/hadoop/server/
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/pig-0.17.0

2）配置环境变量

$ vi /etc/profile
export PIG_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/pig-0.17.0
export PATH=$PATH:${PIG_HOME}/bin
export PIG_CONF_DIR=${PIG_HOME}/conf
# 将 PIG_CLASSPATH 环境变量设置为hadoop集群配置目录的位置（包含 core-site.xml、hdfs-site.xml 和 mapred-site.xml 文件的目录）：
export PIG_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
# 如果您使用的是 Tez，您还需要将 Tez 配置目录（包含 tez-site.xml 的目录），我这里不加：
# export PIG_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/etc/hadoop:/tez/conf
# 如果您使用的是 Spark，您还需要指定 SPARK_HOME 并指定 SPARK_JAR，这是您上传 $SPARK_HOME/lib/spark-assembly*.jar 的 hdfs 位置：
# export SPARK_HOME=/mysparkhome/; export SPARK_JAR=hdfs://example.com:8020/spark-assembly*.jar

加载生效

$ source /etc/profile
$ pig -version

3）修改配置

$ cd $PIG_CONF_DIR
# 在Pig的 conf 文件夹中，我们有一个名为 pig.properties 的文件。在pig.properties文件中，可以设置如下所示的各种参数。
# 查看配置帮助
$ pig -h properties

四、Apache Pig执行模式

1）本地模式

要在本地模式下运行 Pig，您需要访问单台机器；所有文件都使用本地主机和文件系统安装和运行。使用 -x 标志（pig -x local）指定本地模式。

2）Tez 本地模式

在 Tez 本地模式下运行 Pig。它类似于本地模式，除了内部 Pig 将调用 Tez 运行时引擎。使用 -x 标志 (pig -x tez_local) 指定 Tez 本地模式。

【温馨提示】 Tez是基于Hadoop YARN之上的DAG（有向⽆环图，Directed Acyclic Graph）计算引擎。核⼼思想是将Map和Reduce两个操作进⼀步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output
等。

3）Spark 本地模式

在 spark 本地模式下运行 Pig。它类似于本地模式，除了内部 Pig 将调用 spark 运行时引擎。使用 -x 标志 (pig -x spark_local) 指定 Spark 本地模式。

上面三个模式是本地模式，下面三个模式是基于Hadoop集群，Hadoop环境部署可以参考我之前的文章：大数据Hadoop原理介绍+安装+实战操作（HDFS+YARN+MapReduce）

4）MapReduce模式（默认模式）

要在 MapReduce 模式下运行 Pig，依赖Hadoop集群。Mapreduce 模式是默认模式；您可以但不需要使用 -x 标志（pig 或者 pig -x mapreduce）指定它。

5）Tez 模式

要在 Tez 模式下运行 Pig，依赖Hadoop集群。使用 -x 标志 (-x tez) 指定 Tez 模式。

6）Spark 模式

要在 Spark 模式下运行 Pig，依赖Hadoop集群。使用 -x 标志 (-x spark) 指定 Spark 模式。在 Spark 执行模式下，需要将 env::SPARK_MASTER 设置为适当的值（local - local 模式，yarn-client - yarn-client 模式，mesos://host:port - mesos 上的 spark 或 spark://host :port - spark 集群。在 Spark 上运行的 Pig 脚本可以利用动态分配功能。只需启用spark.dynamicAllocation.enabled即可启用该功能。关于spark，可以参考我之前的文章：大数据Hadoop之——计算引擎Spark

五、Apache Pig执行机制

1）交互模式（Grunt shell）

您可以使用Grunt shell以交互模式运行Apache Pig。在这个shell中，您可以输入Pig Latin语句并获取输出（使用Dump操作符）。

调用Grunt Shell
您可以使用 -x 选项以所需的模式（local / MapReduce）调用Grunt shell，如下所示。

【local模式示例】示例一

# 执行完的文件会被删掉，也就是/tmp/passwd执行完会删除
$ cp /etc/passwd /tmp/passwd
$ pig -x local
# 分隔字符串
A = load 'passwd' using PigStorage(':'); 
# 遍历
B = foreach A generate $0,$2,$6 as id; 
# 输出屏幕
dump B;
# 输出到本地文件
store B into 'passwd.out';

【local模式示例】示例二
先准备好数据

$ vi data.txt
001,stu01,18,55
002,stu02,20,50
003,stu03,25,60

运行pig

$ pig -x local
# Tuple（元祖）数据格式
student = LOAD './data.txt' USING PigStorage(',') as (id:int,name:chararray,age:int,height:int);

【MapReduce模式示例】

$ pig
ls
fs -ls
fs -touchz test001
fs -mkdir test
help

2）批处理模式（脚本）

您可以在批处理模式下运行Apache Pig，方法是将Pig Latin脚本以 .pig 扩展名写入单个文件。

pig脚本

$ cp /etc/passwd /tmp/passwd
$ vi test01.pig
### pig脚本注释有以下两种：
# 对于多行注释，请使用 /* ...。*/
# 对于单行注释，使用 --
A = load '/tmp/passwd' using PigStorage(':');  -- load the passwd file
B = foreach A generate $0,$2,$6 as p;  -- extract the user IDs
store B into 'test01.out';  -- write the results to a file name id.out

执行

# 以各种模式执行
$ pig -x local test01.pig
$ pig -x tez_local test01.pig
$ pig -x spark_local test01.pig
$ pig -x spark test01.pig
$ pig -x tez test01.pig
# MapReduce模式，这里演示一下这个模式，这个模式会提交yarn mr任务
# 先启动hadoop和historyserver服务
$ start-all.sh
$ mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
# 使用这个模式，文件就是HDFS上的
$ hadoop fs -put /tmp/passwd /tmp/
$ pig test01.pig
$ pig -x mapreduce test01.pig

yarn任务

HDFS查看输出结果

3）嵌入式模式（UDF）

Apache Pig允许在Java等编程语言中定义我们自己的函数（UDF用户定义函数），并在我们的脚本中使用它们。

六、Pig Latin基础知识

Pig Latin是用于使用Apache Pig在Hadoop中分析数据的语言。

1）数据模型

Pig Latin的数据模型是完全嵌套的，它允许复杂的非原子数据类型，例如 map 和 tuple 。下面给出了Pig Latin数据模型的图形表示。

Atom（原子）

Pig Latin中的任何单个值，无论其数据类型，都称为 Atom 。它存储为字符串，可以用作字符串和数字。int，long，float，double，chararray和bytearray是Pig的原子值。一条数据或一个简单的原子值被称为字段。例:“raja“或“30"

Tuple（元组）

由有序字段集合形成的记录称为元组，字段可以是任何类型。元组与RDBMS表中的行类似。例:（Raja，30）

Bag（包）

一个包是一组无序的元组。换句话说，元组（非唯一）的集合被称为包。每个元组可以有任意数量的字段（灵活模式）。包由“{}"表示。它类似于RDBMS中的表，但是与RDBMS中的表不同，不需要每个元组包含相同数量的字段，或者相同位置（列）中的字段具有相同类型。例:{（Raja，30），（Mohammad，45）}

包可以是关系中的字段；在这种情况下，它被称为内包（inner bag）。例:{Raja，30， {9848022338，raja@gmail.com，} }

Map（映射）

映射（或数据映射）是一组key-value对。key需要是chararray类型，且应该是唯一的。value可以是任何类型，它由“[]"表示。例:[name＃Raja，age＃30]

Relation（关系）

一个关系是一个元组的包。Pig Latin中的关系是无序的（不能保证按任何特定顺序处理元组）。

2）数据类型

空值

所有上述数据类型的值都可以为NULL。Apache Pig以与SQL相似的方式处理空值。
null可以是未知值或不存在的值。它用作可选值的占位符。这些空值可以自然发生，也可以是操作的结果。

3）算术操作符

下表描述了Pig Latin的算术运算符。假设a = 10和b = 20。

4）比较运算符

5）类型结构运算符

6）关系操作

关于更多Pig Latin基础知识，可参考官方文档：https://pig.apache.org/docs/r0.17.0/start.html

七、简单使用

1）从文件系统（HDFS / Local）将数据加载到Apache Pig中

语法：

如果是MapReduce模式需要提前准备好文件传到HDFS上，上面已经演示过了，这里就不重复了，很简单

relation_name = LOAD 'Input file path' USING function as schema;

relation_name——存储数据的关系变量。
输入文件路径（Input file path）——我们必须提到存储文件的HDFS目录。（在MapReduce模式下）
函数（function ）——我们必须从Apache Pig提供的一组加载函数（ BinStorage，JsonLoader，PigStorage，TextLoader ）中选择一个函数。
模式（schema）——我们必须定义数据的模式。我们可以按照以下方式定义所需的模式，例如：(column1 : data type, column2 : data type, column3 : data type);

【温馨提示】我们加载数据而不指定模式。在这种情况下，这些列将被作为$0、$2、$2依次类推，代表第几列数据。

2）Pig存储数据

语法：

STORE relation_name INTO ' required_directory_path ' [USING function];

【示例】

$ pig
# 不指定绝对路径就存储当前用户目录下
STORE student INTO 'hdfs://hadoop-node1:8082/pig_Output/ ' USING PigStorage (',');

3）将结果显示打印在屏幕

$ vi data.txt
001,stu01,18,55
002,stu02,20,50
003,stu03,25,60
$ hadoop fs -put data.txt /tmp/
$ student = LOAD '/tmp/data.txt' USING PigStorage(',') as (id:int,name:chararray,age:int,height:int);
# dump不区分大小写
Dump student 
dump student

4）描述操作符

Describe Relation_name
Describe student

5）解释运算符

explain Relation_name;
explain student;

6）图解运算符（表结构）

illustrate Relation_name;
illustrate student;

以下操作是类sql操作，如果小伙伴对传统关系型数据了解的话，很容易理解。

7）分组操作（GROUP）

group_data = GROUP Relation_name BY age;
group_data = GROUP student BY age;
dump group_data;

8）协同组操作

该 协同组 操作符的工作或多或少以同样的方式为group运算。两个操作符之间的唯一区别是，组操作符通常与一个关系一起使用，而 cogroup 操作符用于涉及两个或更多个关系的语句中。

student_details.txt

001,Rajiv,Reddy,21,9848022337,Hyderabad
002,siddarth,Battacharya,22,9848022338,Kolkata
003,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi
004,Preethi,Agarwal,21,9848022330,Pune
005,Trupthi,Mohanthy,23,9848022336,Bhuwaneshwar
006,Archana,Mishra,23,9848022335,Chennai
007,Komal,Nayak,24,9848022334,trivendram
008,Bharathi,Nambiayar,24,9848022333,Chennai

employee_details.txt

001,Robin,22,newyork
002,BOB,23,Kolkata
003,Maya,23,Tokyo
004,Sara,25,London
005,David,23,Bhuwaneshwar
006,Maggy,22,Chennai

将文件上传到HDFS

$ hadoop fs -put student_details.txt employee_details.txt /tmp/

pig执行

$ pig
student_details = LOAD '/tmp/student_details.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, age:int, phone:chararray, city:chararray);

employee_details = LOAD '/tmp/employee_details.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, city:chararray);

cogroup_data = COGROUP student_details by age, employee_details by age;

Dump cogroup_data;

9）JOIN连接操作

在 JOIN 操作符是用来记录从两个或两个以上的关系结合起来。在执行连接操作时，我们声明每个关系中的一个（或一组）元组作为关键字。当这些键匹配时，两个特定的元组匹配，否则记录被丢弃。联接可以是以下类型（跟传统数据库很相似，但是本质是不一样的）：

自连接
内部联接
外连接 - 左连接，右连接和完全连接

准备好数据
customers.txt

1,Ramesh,32,Ahmedabad,2000.00
2,Khilan,25,Delhi,1500.00
3,kaushik,23,Kota,2000.00
4,Chaitali,25,Mumbai,6500.00
5,Hardik,27,Bhopal,8500.00
6,Komal,22,MP,4500.00
7,Muffy,24,Indore,10000.00

orders.txt

102,2009-10-08 00:00:00,3,3000
100,2009-10-08 00:00:00,3,1500
101,2009-11-20 00:00:00,2,1560
103,2008-05-20 00:00:00,4,2060

1、自连接

自连接用于将表与自身连接在一起，就像该表是两个关系一样，临时重命名至少一个关系。

$ pig -x local
customers1 = LOAD './customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

customers2 = LOAD './customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

result = JOIN customers1 BY id, customers2 BY id;
dump result ;

发现就是把两个表连接在一起显示了。

2、内部联接

它通过基于连接谓词组合两个关系（称为A和B）的列值来创建新的关系。查询将A的每一行与B的每一行进行比较，以查找满足连接谓词的所有行对。当满足连接谓词时，A和B的每对匹配行的列值合并到一个结果行中，去掉重复列。如果A和B没有匹配的行就会丢弃。

# 使用本地模式
$ pig -x local
customers = LOAD './customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

orders = LOAD './orders.txt' USING PigStorage(',')
   as (oid:int, date:chararray, customer_id:int, amount:int);

# 通过customer id进行关联
result = JOIN customers BY id, orders BY customer_id;
dump result;

3、左外连接

在 LEFT OUTER JOIN 操作左表返回所有的行，即使是在正确的关系不匹配，如果不匹配右表列会被置空。

# 使用本地模式
$ pig -x local
customers = LOAD './customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

orders = LOAD './orders.txt' USING PigStorage(',')
   as (oid:int, date:chararray, customer_id:int, amount:int);

# 通过customer id进行关联
result = JOIN customers BY id LEFT OUTER, orders BY customer_id;
dump result;

4、右外连接

跟左外连接正好相反，把关键词换成RIGHT执行就行。很简单，这里就不演示了。

5、全外联接

当一个关系匹配时，完整的外部联接操作返回行。不匹配的都保留，缺失的补空。

result = JOIN customers BY id FULL OUTER, orders BY customer_id;
dump result

6、多个键分组操作

employee.txt

001,Rajiv,Reddy,21,programmer,003
002,siddarth,Battacharya,22,programmer,003
003,Rajesh,Khanna,22,programmer,003
004,Preethi,Agarwal,21,programmer,003
005,Trupthi,Mohanthy,23,programmer,003
006,Archana,Mishra,23,programmer,003
007,Komal,Nayak,24,teamlead,002
008,Bharathi,Nambiayar,24,manager,001

employee_contact.txt

001,9848022337,Rajiv@gmail.com,Hyderabad,003
002,9848022338,siddarth@gmail.com,Kolkata,003
003,9848022339,Rajesh@gmail.com,Delhi,003
004,9848022330,Preethi@gmail.com,Pune,003
005,9848022336,Trupthi@gmail.com,Bhuwaneshwar,003
006,9848022335,Archana@gmail.com,Chennai,003
007,9848022334,Komal@gmail.com,trivendram,002
008,9848022333,Bharathi@gmail.com,Chennai,001

pig执行

$ pig -x local

employee = LOAD './employee.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, age:int, designation:chararray, jobid:int);

employee_contact = LOAD './employee_contact.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, phone:chararray, email:chararray, city:chararray, jobid:int);

result = JOIN employee BY (id,jobid), employee_contact BY (id,jobid);

10）交叉操作

该 CROSS 操作符计算两个或两个以上关系的跨产品，其实也是求笛卡尔积。

先准备好数据

customers.txt

1,Ramesh,32,Ahmedabad,2000.00
2,Khilan,25,Delhi,1500.00
3,kaushik,23,Kota,2000.00
4,Chaitali,25,Mumbai,6500.00
5,Hardik,27,Bhopal,8500.00
6,Komal,22,MP,4500.00
7,Muffy,24,Indore,10000.00

orders.txt

102,2009-10-08 00:00:00,3,3000
100,2009-10-08 00:00:00,3,1500
101,2009-11-20 00:00:00,2,1560
103,2008-05-20 00:00:00,4,2060

pig执行

# 使用local模式，但是最好使用MapReduce模式，但是这里为了方便演示，就选择local模式了
$ pig -x local

customers = LOAD './customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

orders = LOAD './orders.txt' USING PigStorage(',')
   as (oid:int, date:chararray, customer_id:int, amount:int);

result = CROSS customers, orders;

11）联合操作

Pig Latin 的 UNION 操作符用于合并两个关系的内容。要对两个关系执行UNION操作，其列和域必须相同。

先准备好数据

student_data1.txt

001,Rajiv,Reddy,9848022337,Hyderabad
002,siddarth,Battacharya,9848022338,Kolkata
003,Rajesh,Khanna,9848022339,Delhi
004,Preethi,Agarwal,9848022330,Pune
005,Trupthi,Mohanthy,9848022336,Bhuwaneshwar
006,Archana,Mishra,9848022335,Chennai

student_data2.txt

7,Komal,Nayak,9848022334,trivendram
8,Bharathi,Nambiayar,9848022333,Chennai

pig执行

# 使用local模式，但是最好使用MapReduce模式，但是这里为了方便演示，就选择local模式了
$ pig -x local

student1 = LOAD './student_data1.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, phone:chararray, city:chararray);

student2 = LOAD './student_data2.txt' USING PigStorage(',') as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, phone:chararray, city:chararray);

result = UNION student1, student2;
dump restult

其实像JOIN操作、分组操作，交叉操作、联合操作等跟传统数据库操作是一样的，但是本质是不一样，但是可以用传统的数据库的思想去理解语句，如有不清楚的小伙伴，可以给我留言。

12）split

该 SPLIT 运算符用于关系分成两个或更多的关系。

以示例驱动理解，先准备好数据

student_details.txt

001,Rajiv,Reddy,21,9848022337,Hyderabad
002,siddarth,Battacharya,22,9848022338,Kolkata
003,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi
004,Preethi,Agarwal,21,9848022330,Pune
005,Trupthi,Mohanthy,23,9848022336,Bhuwaneshwar
006,Archana,Mishra,23,9848022335,Chennai
007,Komal,Nayak,24,9848022334,trivendram
008,Bharathi,Nambiayar,24,9848022333,Chennai

pig执行

$ pig -x local

student_details = LOAD './student_details.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, age:int, phone:chararray, city:chararray);

# 现在让我们将关系分为两部分，一部分列出年龄小于23岁的员工，另一部分列出年龄在22至25岁之间的员工。
SPLIT student_details into student_details1 if age<23, student_details2 if (22<age and age>25);

# 打印输出
Dump student_details1;
Dump student_details2;

13）条件过滤操作

连接【12）split】的操作

filter_data = FILTER student_details BY city == 'Chennai';
Dump filter_data;

14）去重操作

该 DISTINCT 运算符用于从关系去除冗余（一式两份）的元组。

连接【12）split】的操作

distinct_data = DISTINCT student_details;
Dump distinct_data;

15）Foreach遍历操作

连接【12）split】的操作

foreach_data = FOREACH student_details GENERATE id,age,city;
Dump foreach_data;

16）Order排序操作

连接【12）split】的操作

order_by_data = ORDER student_details BY age DESC;
Dump order_by_data;

17）Limit限制操作

连接【12）split】的操作

limit_data = LIMIT student_details 4;
Dump limit_data;

18）函数操作

Apache Pig提供了各种内置函数，即 eval，load，store，math，string，bag 和 tuple等函数。

1、评估函数

2、加载和存储函数

3、Bag和Tuple函数

4、字符串函数

5、日期时间函数

6、数学函数

7、用户定义函数

除了内置的功能，Apache的pig提供了广泛的支持 User Defined Functions（UDF的）。使用这些UDF，我们可以定义我们自己的功能并使用它们。UDF支持以六种编程语言提供，即Java，Jython，Python，JavaScript，Ruby和Groovy。

在使用Java编写UDF时，我们可以创建和使用以下三种类型的函数：

过滤器功能 - 过滤器功能用作过滤器语句中的条件。这些函数接受一个Pig值作为输入并返回一个布尔值。
评估函数 - Eval函数用于FOREACH-GENERATE语句。这些函数接受Pig值作为输入并返回Pig结果。
代数函数 - 代数函数在FOREACHGENERATE语句中作用于内袋。这些功能用于在内袋上执行完整的MapReduce操作。

使用Java编写UDF

1、在pom.xml文件添加配置依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-core</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.pig</groupId>
    <artifactId>pig</artifactId>
    <version>0.17.0</version>
</dependency>

代码如下：

/**
 * 自定义行数
 * 在编写UDF时，必须继承EvalFunc类并为exec() 函数提供实现。在这个函数中，写入UDF所需的代码。
 *
 */

import java.io.IOException;
import org.apache.pig.EvalFunc;
import org.apache.pig.data.Tuple;

import java.io.IOException;
import org.apache.pig.EvalFunc;
import org.apache.pig.data.Tuple;

public class UDFTest001 extends EvalFunc<String>{
    public String exec(Tuple input) throws IOException {
        if (input == null || input.size() == 0)
            return null;
        String str = (String)input.get(0);
        return str.toUpperCase();
    }
}

在没有错误编译类之后，右键单击UDFTest001.java文件。它给你一个菜单。IDEA导出jar包

使用UDF，在编写UDF并生成Jar文件之后，请按照以下步骤进行操作：

第1步：注册Jar文件

$ pig -x local
REGISTER ./pig.jar

第2步：定义别名

DEFINE alias {function | [command [input] [output] [ship] [cache] [stderr] ] };

【示例】

DEFINE UDFTest001 UDFTest001()

第3步：使用UDF
准备数据

udfdata.txt

001,Robin,22,newyork
002,BOB,23,Kolkata
003,Maya,23,Tokyo
004,Sara,25,London
005,David,23,Bhuwaneshwar
006,Maggy,22,Chennai
007,Robert,22,newyork
008,Syam,23,Kolkata
009,Mary,25,Tokyo
010,Saran,25,London
011,Stacy,25,Bhuwaneshwar
012,Kelly,22,Chennai

pig执行

$ pig -x local
udfdata = LOAD './udfdata.txt' USING PigStorage(',') as (id:int, name:chararray, age:int, city:chararray);

Upper_case = FOREACH udfdata GENERATE UDFTest001(name);
dump Upper_case

全部把名字转换成大写了

19）执行脚本

# 交互式执行脚本
$ pig -x mapreduce
exec xxx.pig

# 非交互式执行脚本
$ pig -x mapreduce xxx.pig

八、Apache Pig与其它组件对比

1）Apache Pig与MapReduce对比

2）Apache Pig与SQL对比

除了上述差异之外，Apache Pig Latin 还有以下几个优势：

允许在管道中分割。
允许开发人员在管道中的任何地方存储数据。
声明执行计划。
提供操作员执行ETL（提取，转换和加载）功能。

3）Apache Pig与Hive对比

Apache Pig和Hive都用于创建MapReduce作业。并且在某些情况下，Hive以类似Apache Pig的方式在HDFS上运行。在下表中，我们列出了一些将Apache Pig与Hive分开的重要观点。

Apache Pig到这里就结束了，操作起来还是比较简单，有疑问的小伙伴，欢迎给我留言，小伙伴也可以参考官方文档。后续会有更多关于大数据文章，请耐心等待。

标签：int,Hadoop,模式,pig,chararray,Apache,Pig
来源： https://www.cnblogs.com/liugp/p/16296869.html

大数据Hadoop之——数据分析引擎Apache Pig

一、Apache Pig概述

二、Apache Pig架构

1）架构图

2）Apache Pig组件

1、Parser（解析器）

2、Optimizer（优化器）

3、Compiler（编译器）

4、Execution engine（执行引擎）

三、Apache Pig安装

1）下载Apache Pig

2）配置环境变量

3）修改配置

四、Apache Pig执行模式

1）本地模式

2）Tez 本地模式

3）Spark 本地模式

4）MapReduce模式（默认模式）

5）Tez 模式

6）Spark 模式

五、Apache Pig执行机制

1）交互模式 （Grunt shell）

2）批处理模式 （脚本）

3）嵌入式模式（UDF）

六、Pig Latin基础知识

1）数据模型

2）数据类型

3）算术操作符

4）比较运算符

5）类型结构运算符

6）关系操作

七、简单使用

1）从文件系统（HDFS / Local）将数据加载到Apache Pig中

如果是MapReduce模式需要提前准备好文件传到HDFS上，上面已经演示过了，这里就不重复了，很简单

2）Pig存储数据

3）将结果显示打印在屏幕

4）描述操作符

5）解释运算符

6）图解运算符（表结构）

7）分组操作（GROUP）

8）协同组操作

9）JOIN连接操作

1、自连接

2、内部联接

3、左外连接

4、右外连接

5、全外联接

6、多个键分组操作

10）交叉操作

11）联合操作

12）split

13）条件过滤操作

14）去重操作

15）Foreach遍历操作

16）Order排序操作

17）Limit限制操作

18）函数操作

1、评估函数

2、加载和存储函数

3、Bag和Tuple函数

4、字符串函数

5、日期时间函数

6、数学函数

7、用户定义函数

19）执行脚本

八、Apache Pig与其它组件对比

1）Apache Pig与MapReduce对比

2）Apache Pig与SQL对比

3）Apache Pig与Hive对比

1）交互模式（Grunt shell）

2）批处理模式（脚本）