发布于 2015-01-16 09:14:01 | 235 次阅读 | 评论: 0 | 来源: PHPERZ

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Apache Pig

Apache Pig 是一个高级过程语言，是基于hadoop的处理框，适合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询，Pig 可以简化 Hadoop 的使用。

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一. Pig简介

Apache Pig 是一个高级过程语言，是基于hadoop的处理框，适合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询，Pig 可以简化 Hadoop 的使用。

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于sql的面相数据流的语言Pig latin进行数据处理。

Pig latin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，这是一种面向数据分析处理的轻量级脚本语言。

Pig可以看做是Pig latin到map-reduce的映射器。

二. Pig配置

1. 下载并解压pig安装包

2. 设置环境变量，用set命令检查环境变量

export PIG_HOME=/cloud/pig
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PIG_HOME/bin

3. 本地模式：所有文件和执行过程都在本地，一般用于测试程序

启动grunt shell： pig -x local 

4. MapReduce模式：实际工作模式

4.1) 设置PIG_CLASSPATH环境变量 

export JAVA_HOME=/usr/java
export HADOOP_HOME=/cloud/hadoop
export PIG_HOME=/cloud/pig
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PIG_HOME/bin
export PIG_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/conf

4.2) 启动grunt shell： pig

三. pig的三种运行方式

1. grunt shell命令：

2. 脚本方式：

脚本方式本质上是grunt shell方式中命令的集合，用脚本文件存储命令序列。一个pig脚本通常以“.pig”后缀作为pig脚本的标志。

如：script.pig

A = LOAD 'data.txt' USING PigStorage() AS (name:chararray, age:int, score:int);

B = FOREACH A GENERATE name;

DUMP B;

mapreduce模式下运行脚本文件： pig script.pig

如果script.pig文件在hadoop集群中的/wjb目录下，则需要执行如下命令：pig hdfs://hadoop001:9000/wjb/script.pig

3. 嵌入式方式

可以先编写特定的java程序，在java程序中嵌入pig命令代码，并打成jar包

运行方式：java -cp pig.jar org.apache.pig.Main script.pig

三. 各种sql在pig中实现：

数据文件tmp_file_1:

数据文件tmp_file_2:

1. 从文件导入数据
    1) Mysql (Mysql需要先创建表).
    CREATE TABLE TMP_TABLE_1(USER VARCHAR(32),AGE INT,IS_MALE BOOLEAN);
    CREATE TABLE TMP_TABLE_2(AGE INT,OPTIONS VARCHAR(50));   -- 用于Join
    LOAD DATA LOCAL INFILE '/data/tmp_file_1'  INTO TABLE TMP_TABLE_1 ;
    LOAD DATA LOCAL INFILE '/data/tmp_file_2'  INTO TABLE TMP_TABLE_2;

    2) Pig
    tmp_table_1 = LOAD '/data/tmp_file_1' USING PigStorage('\t') AS (user:chararray, age:int,is_male:int);
    tmp_table_2= LOAD '/data/tmp_file_2' USING PigStorage('\t') AS (age:int,options:chararray);

2. 查询整张表
    1) Mysql
    SELECT * FROM TMP_TABLE_1;

    2) Pig
     DUMP tmp_table_1;

3. 查询前3行
    1) Mysql
    SELECT * FROM TMP_TABLE_1 LIMIT 3;

    2) Pig 
    tmp_table_limit = LIMIT tmp_table_1 3;
    DUMP tmp_table_limit; 
 

4. 查询某些列
    1) Mysql
    SELECT USER FROM TMP_TABLE_1;

    2) Pig
    tmp_table_user = FOREACH tmp_table_1 GENERATE user;
    DUMP tmp_table_user;

5. 给列取别名
    1) Mysql
    SELECT USER AS USER_NAME,AGE AS USER_AGE FROM TMP_TABLE_1;

    2) Pig
    tmp_table_column_alias = FOREACH tmp_table_1 GENERATE user AS user_name,age AS user_age;
    DUMP tmp_table_column_alias; 

6. 排序
    1) Mysql
    SELECT * FROM TMP_TABLE_1 ORDER BY AGE;

    2) Pig
    tmp_table_order = ORDER tmp_table_1 BY age ASC;
    DUMP tmp_table_order;

 7. 条件查询
    1）Mysql
    SELECT * FROM TMP_TABLE_1 WHERE AGE > 20;

    2) Pig
    tmp_table_where = FILTER tmp_table_1 by age > 20;
    DUMP tmp_table_where;

8. 内连接Inner Join
    1) Mysql
    SELECT * FROM TMP_TABLE_1 A JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE = B.AGE;

    2) Pig
    tmp_table_inner_join = JOIN tmp_table_1 BY age,tmp_table_2 BY age;
    DUMP tmp_table_inner_join;
 

9. 左连接Left  Join
    1) Mysql
    SELECT * FROM TMP_TABLE_1 A LEFT JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE = B.AGE;

    2) Pig
    tmp_table_left_join = JOIN tmp_table_1 BY age LEFT OUTER,tmp_table_2 BY age;
    DUMP tmp_table_left_join;

10. 右连接Right Join
    1) Mysql
    SELECT * FROM TMP_TABLE_1 A RIGHT JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE = B.AGE;

    2) Pig
    tmp_table_right_join = JOIN tmp_table_1 BY age RIGHT OUTER,tmp_table_2 BY age;
    DUMP tmp_table_right_join;
 

11. 全连接Full Join
    1) Mysql
    SELECT * FROM TMP_TABLE_1 A  JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE=B.AGE
    UNION SELECT * FROM TMP_TABLE_1 A LEFT JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE = B.AGE
    UNION SELECT * FROM TMP_TABLE_1 A RIGHT JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE = B.AGE;

    2) Pig
    tmp_table_full_join = JOIN tmp_table_1 BY age FULL OUTER,tmp_table_2 BY age;
    DUMP tmp_table_full_join;

12. 同时对多张表交叉查询

    1) Mysql
    SELECT * FROM TMP_TABLE_1,TMP_TABLE_2;

    2) Pig
    tmp_table_cross = CROSS tmp_table_1,tmp_table_2;
    DUMP tmp_table_cross;

13. 分组GROUP BY
    1) Mysql
    SELECT * FROM TMP_TABLE_1 GROUP BY IS_MALE;

    2) Pig
    tmp_table_group = GROUP tmp_table_1 BY is_male;
    DUMP tmp_table_group;
 

14. 分组并统计
    1) Mysql
    SELECT IS_MALE,COUNT(*) FROM TMP_TABLE_1 GROUP BY IS_MALE;

    2) Pig
    tmp_table_group_count = GROUP tmp_table_1 BY is_male;
    tmp_table_group_count = FOREACH tmp_table_group_count GENERATE group,COUNT($1);
    DUMP tmp_table_group_count;
 

15. 查询去重DISTINCT
    1) MYSQL
    SELECT DISTINCT IS_MALE FROM TMP_TABLE_1;

    2) Pig
    tmp_table_distinct = FOREACH tmp_table_1 GENERATE is_male;
    tmp_table_distinct = DISTINCT tmp_table_distinct;
    DUMP tmp_table_distinct;

四. Pig Latin实例：

数据格式：

1. 计算一名学生被多少位老师教过：

计算结果：

(James,2)
(NocWei,1)
(Vincent,2)

2. 找出每位老师最优秀的两名学生：