Apache Pig基础教程：概念、用法与实践总结
5星 · 超过95%的资源 需积分: 13 3 浏览量
更新于2024-07-24
收藏 1.32MB PDF 举报 "Apache Pig 是一个用于处理大数据的高级查询语言，它与Hadoop结合使用，使得在处理海量数据时能够简化编程复杂性。Pig Latin是Pig的编程语法规则，提供了抽象层次，使用户无需直接编写MapReduce程序。Twitter等公司广泛使用Pig进行大数据处理。
Pig的基本概念包括：
1. **Pig Latin**: 这是Pig的脚本语言，用于定义数据处理逻辑。它的语法简洁，易于理解，通过一系列操作（如LOAD, FILTER, JOIN, GROUP BY等）将数据转换为所需格式。
2. **UDF (User Defined Functions)**: 用户可以通过创建自定义函数扩展Pig的功能，处理更复杂的计算任务。
3. **Data Model**: Pig将数据视为bag（无序集合）、tuple（有序元组）和scalar（单个值）这三种基本类型。
4. **Load and Store**: Pig允许用户加载数据到HDFS（Hadoop Distributed File System）并存储处理后的结果。LOAD操作用于读取数据，STORE用于写入数据。
5. **Pig Scripts**: Pig Latin脚本通常包含一系列数据处理步骤，这些步骤可以组合并重用，提高了代码的可复用性和可维护性。
Pig的安装过程通常包括以下几个步骤：
1. **获取Hadoop环境**: 首先确保已经安装了Hadoop，并且集群运行正常。
2. **下载Pig**: 从Apache官方网站下载最新版本的Pig，解压缩到指定目录。
3. **配置环境变量**: 在环境变量中设置PIG_HOME，并将Pig的bin目录添加到PATH中。
4. **测试安装**: 打开终端，运行`pig`命令，如果出现Pig的交互式提示符，表示安装成功。
Pig适用于多种使用场景，如：
1. **快速原型开发**: 对于新的数据处理任务，Pig提供了一种快速构建和验证数据处理流程的方式。
2. **数据分析**: 通过Pig Latin，非程序员也能执行复杂的分析任务。
3. **教育和培训**: Pig简化了大数据处理的学习曲线，适合教学和培训。
4. **复杂数据转换**: 当数据清洗和转换过程复杂时，Pig的抽象层次有助于管理复杂性。
在开始学习Pig之前，配置编辑器的Pig语法高亮非常重要，这能帮助提高代码可读性和减少错误。对于Windows用户，虽然没有像Notepad++这样的轻量级编辑器插件支持Pig，但可以选择其他具有语法高亮功能的编辑器或IDE，如Eclipse、IntelliJ IDEA等，它们通常都有插件可以支持Pig Latin的语法高亮和调试。
在学习过程中，可以参考Apache Pig的官方文档，它们提供了详细的参考指南和示例。同时，不断实践是掌握Pig的关键，尝试编写不同类型的Pig脚本，解决实际问题，将理论知识转化为实践经验。随着对Pig的深入理解和使用，你会发现它在大数据处理领域中的强大潜力。"
输出结果：
表明有6行数据。
如此麻烦？没错。这是由pig的数据结构决定的。
文章来源：http://www.codelast.com/ [http://www.codelast.com/]
在这个例子中，统计COUNT(A.col2)和COUNT(A)的结果是一样的，但是，如果col2这一列中含有空值：
则以下pig程序及执行结果为：
可见，结果为5行。那是因为你LOAD数据的时候指定了col2的数据类型为int，而a.txt的第二行数据是空的，因此数据加载到A以
后，有一个字段就是空的：
在COUNT的时候，null的字段不会被计入在内，所以结果是5。
The COUNT function follows syntax semantics and ignores nulls. What this means is that a tuple in the bag will not be
counted if the first field in this tuple is NULL. If you want to include NULL values in the count computation, use
COUNT_STAR.
文章来源：http://www.codelast.com/ [http://www.codelast.com/]
（4）FLATTEN操作符的作用
这个玩意一开始还是挺让我费解的。从字面上看，flatten就是“弄平”的意思，但是在对一个pig的数据结构操作时，flatten到底是“弄
平”了什么，又有什么作用呢？
我们还是采用前面的a.txt数据文件来说明：
如果我们按照前文的做法，计算多维度组合下的最后两列的平均值，则：
可见，输出结果中，每一行的第一项是一个tuple（元组），我们来试试看 FLATTEN 的作用：
看到了吗？被 FLATTEN 的group本来是一个元组，现在变成了扁平的结构了。按照pig文档的说法，FLATTEN用于对元组
（tuple）和包（bag）“解嵌套”（un-nest）：
2
3
4
B = GROUP A ALL;
C = FOREACH B GENERATE COUNT(A.col2);
DUMP C;
1 (6)
1
2
3
4
5
6
7
[root@localhost pig]$ cat a.txt
a 1 2 3 4.2 9.8
a
0 5 3.5 2.1
b 7 9 9 - -
a 7 9 9 2.6 6.2
a 1 2 5 7.7 5.9
a 1 2 3 1.4 0.2
1
2
3
4
5
grunt> A = LOAD 'a.txt' AS (col1:chararray, col2:int, col3:int, col4:int, col5:double, col6:double);
grunt> B = GROUP A ALL;
grunt> C = FOREACH B GENERATE COUNT(A.col2);
grunt> DUMP C;
(5)
1
2
3
4
5
6
7
grunt> DUMP A;
(a,1,2,3,4.2,9.8)
(a,,0,5,3.5,2.1)
(b,7,9,9,,)
(a,7,9,9,2.6,6.2)
(a,1,2,5,7.7,5.9)
(a,1,2,3,1.4,0.2)
1
2
3
4
5
6
7
[root@localhost pig]$ cat a.txt
a 1 2 3 4.2 9.8
a 3 0 5 3.5 2.1
b 7 9 9 - -
a 7 9 9 2.6 6.2
a 1 2 5 7.7 5.9
a 1 2 3 1.4 0.2
1
2
3
4
5
6
7
8
grunt> A = LOAD 'a.txt' AS (col1:chararray, col2:int, col3:int, col4:int, col5:double, col6:double);
grunt> B = GROUP A BY (col2, col3, col4);
grunt> C = FOREACH B GENERATE group, AVG(A.col5), AVG(A.col6);
grunt> DUMP C;
((1,2,3),2.8,5.0)
((1,2,5),7.7,5.9)
((3,0,5),3.5,2.1)
((7,9,9),2.6,6.2)
1
2
3
4
5
6
7
8
grunt> A = LOAD 'a.txt' AS (col1:chararray, col2:
int
, col3:
int
, col4:
int
, col5:
double
, col6:
double
);
grunt> B = GROUP A BY (col2, col3, col4);
grunt> C = FOREACH B GENERATE FLATTEN(group), AVG(A.col5), AVG(A.col6);
grunt> DUMP C;
(1,2,3,2.8,5.0)
(1,2,5,7.7,5.9)
(3,0,5,3.5,2.1)
(7,9,9,2.6,6.2)
页码，
4/20
2012/
10/
30
第
4
页
/
共
20
页
剩余19页未读，继续阅读
2012-11-07 上传
2019-03-24 上传
2023-05-25 上传
2023-07-22 上传
2023-09-19 上传
2023-06-07 上传
2023-06-07 上传
2023-06-07 上传
chenjunhui19840422
- 粉丝: 4
- 资源: 44
我的内容管理
展开
最新资源
- 全国江河水系图层shp文件包下载
- 点云二值化测试数据集的详细解读
- JDiskCat：跨平台开源磁盘目录工具
- 加密FS模块：实现动态文件加密的Node.js包
- 宠物小精灵记忆配对游戏：强化你的命名记忆
- React入门教程：创建React应用与脚本使用指南
- Linux和Unix文件标记解决方案：贝岭的matlab代码
- Unity射击游戏UI套件：支持C#与多种屏幕布局
- MapboxGL Draw自定义模式：高效切割多边形方法
- C语言课程设计：计算机程序编辑语言的应用与优势
- 吴恩达课程手写实现Python优化器和网络模型
- PFT_2019项目：ft_printf测试器的新版测试规范
- MySQL数据库备份Shell脚本使用指南
- Ohbug扩展实现屏幕录像功能
- Ember CLI 插件：ember-cli-i18n-lazy-lookup 实现高效国际化
- Wireshark网络调试工具：中文支持的网口发包与分析
