Pig语言基础及数据处理实践

# 1. Pig语言简介
## Pig语言概述
Pig 是由雅虎开发的一种高级大数据分析平台，主要用于处理大规模结构化和半结构化数据。它建立在 Hadoop 生态系统的基础之上，利用其分布式计算框架和存储系统来处理数据。

Pig 提供了一种名为 Pig Latin 的脚本语言，通过编写 Pig Latin 脚本，用户可以用更高层次的抽象方式来表达数据处理过程，而无需直接编写 MapReduce 代码。

## Pig语言特点
Pig 语言具有以下特点：
- 简单易懂：相对于编写复杂的 MapReduce 程序，使用 Pig Latin 脚本可以更加简单和直观地完成数据处理任务。
- 高度可扩展：Pig 可以轻松处理大规模数据集，利用 Hadoop 的分布式计算和存储能力，提供高性能的数据分析与处理。
- 多种数据类型支持：Pig 支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、布尔值等，可以满足各种数据处理需求。
- 可编程性：Pig 提供了丰富的内置函数，同时也支持用户自定义函数（User Defined Functions，简称 UDF），使得用户可以根据自身需求进行灵活的数据处理。

## Pig Latin语法概览
Pig Latin 是 Pig 提供的脚本语言，类似于 SQL，可以用于完成各种数据处理任务。以下是 Pig Latin 的一些常用语法特点：
- 语句以分号（;）结尾。
- 注释使用两个连续的横杠（--）开始，直到行尾为止。
- Pig Latin 脚本由一系列的语句组成，语句之间可以使用管道符（|）进行串联操作。
- Pig Latin 脚本中的关键字（如LOAD、FILTER、JOIN等）不区分大小写。
- Pig Latin 提供了丰富的内置函数，如SUM、AVG、COUNT等，同时也支持自定义函数。

下面是一个简单的示例，展示了 Pig Latin 的基本语法和功能：

-- 载入数据
data = LOAD 'input_data' USING PigStorage(',') AS (name:chararray, age:int, salary:double);

-- 数据过滤
filtered = FILTER data BY age > 18;

-- 数据聚合
grouped = GROUP filtered BY name;
result = FOREACH grouped GENERATE group, AVG(filtered.salary) AS avg_salary;

-- 存储结果
STORE result INTO 'output_data';

以上示例代码演示了使用 Pig Latin 完成数据的加载、过滤、聚合和存储的过程。通过阅读 Pig Latin 文档和使用示例，可以进一步了解 Pig 语言的强大功能和灵活性。

# 2. Pig语言数据类型与操作符

Pig语言中的数据类型和操作符对于数据处理非常重要，本章将介绍Pig语言支持的数据类型、常用的操作符，并通过示例代码演示它们的使用。

### Pig语言支持的数据类型

Pig语言支持的数据类型包括：int, long, float, double, chararray, bytearray, tuple, map, bag等。其中，tuple表示元组，map表示映射，bag表示包。以下是数据类型的具体说明：

- int: 整型数据
- long: 长整型数据
- float: 浮点型数据
- double: 双精度浮点型数据
- chararray: 字符串数据
- bytearray: 字节数组数据
- tuple: 元组数据，可以包含多个字段
- map: 键值对数据
- bag: 数据包，可以包含多个元组

### Pig语言中常用的操作符

Pig语言中有许多常用的操作符，这些操作符用于数据处理和转换，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等。以下是常用操作符的具体说明：

#### 算术运算符

- `+` : 加法运算
- `-` : 减法运算
- `*` : 乘法运算
- `/` : 除法运算
- `%` : 求模运算

#### 比较运算符

- `==` : 等于
- `!=` : 不等于
- `>` : 大于
- `<` : 小于
- `>=` : 大于等于
- `<=` : 小于等于

#### 逻辑运算符

- `AND` : 逻辑与
- `OR` : 逻辑或
- `NOT` : 逻辑非

### 示例代码演示

接下来，让我们通过示例代码演示Pig语言中数据类型和操作符的使用。首先，我们将定义一些数据，并使用各种数据类型和操作符进行处理和计算。

# 3. Pig语言数据加载与存储

Pig Latin是一种用于大数据处理的高级语言，它提供了丰富的数据加载和存储功能，能够轻松地从本地文件系统或HDFS加载数据，并将处理结果存储到HDFS。在本章中，我们将详细介绍Pig Latin中的数据加载与存储操作，以及与Hive存储的优劣对比。

#### 从本地文件系统加载数据

Pig Latin提供了`LOAD`语句来从本地文件系统加载数据，可以使用绝对路径或相对路径指定文件的位置。下面是一个从本地文件系统加载数据的示例代码：

-- 从本地文件系统加载数据
data = LOAD 'file:///home/user/data.txt' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, age:int);

上述代码中，