Apache Pig

一、配置说明

1.本地模式

操作的是Linux系统文件

pig -x local

关键日志

当前处于root目录下

2.集群模式

连接的是HDFS
相较于本地模式需要新增一个环境变量，指向HDFS目录

PIG_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PIG_CLASSPATH

启动

pig

关键日志

二、pig的数据模型

三、pig的数据类型

四、惰性执行

含义

Pig采用了惰性执行（lazy evaluation）的策略。惰性执行意味着Pig会尽可能推迟实际的数据处理操作，直到它认为必须执行这些操作为止。

惰性执行的原因

Pig之所以采用惰性执行，主要是为了优化性能和提高效率。通过推迟不必要的操作，Pig可以减少数据的读取、写入和传输次数，从而节省时间和资源。

触发操作

存储操作：当你使用STORE语句将关系的数据存储到文件系统或其他存储系统时，Pig会触发实际的数据处理操作。
DUMP操作：当你使用DUMP语句时，Pig会输出关系中的数据到控制台或指定的输出文件，这也会触发实际的操作。
需要中间结果的操作：在某些情况下，Pig可能需要中间结果来执行后续的操作（比如连接、分组等），这时它也会触发必要的数据处理。
显式调用执行：在某些Pig实现或上下文中，你可能可以显式地调用执行操作（比如通过API调用），但这通常不是Pig脚本的常规用法。

五、pig的基本语法

5.1语法说明

Pig Latin关系操作

Pig Latin的诊断操作

Pig Latin UDF语句

5.2案例操作

DUMP输出关系中的所有数据

dump emp;

Pig会将emp关系中的所有数据输出到控制台或指定的输出文件中。通常，这对于小数据集来说是有用的，但是对于大数据集来说，可能会产生大量的输出

DESC显示关系的模式，包括字段名、数据类型和是否允许为null

desc emp;

emp: {ename: chararray, deptno: int, sal: float}
这里，ename、deptno 和 sal 是emp关系中的字段名，chararray、int 和 float 是它们对应的数据类型。

加载到表

emp = LOAD '/scott/emp.csv' USING PigStorage(',') AS (empno: int, ename: chararray, job: chararray, mgr: int, hiredate: chararray, sal: int, comm: int, deptno: int);

LOAD 是正确的关键字，用于加载数据。
‘/scott/emp.csv’ 是文件路径，指定了要加载的CSV文件的位置。
USING PigStorage(‘,’) 指定了使用 PigStorage 函数，并以逗号（,）作为字段分隔符。注意，逗号和括号之间应该有空格。
AS (empno: int, ename: chararray, job: chararray, mgr: int, hiredate: chararray, sal: int, comm: int, deptno: int) 定义了关系 emp 中的字段名称和数据类型。每个字段名称和数据类型之间用冒号（:）分隔，并且整个 AS 子句用括号包围。

遍历

emp3 = foreach emp generate empno, ename, sal;

遍历emp关系中的每一行，并生成一个新的关系emp3，其中包含empno、ename和sal三个字段。

排序
排序操作可能会消耗大量的计算资源，特别是当关系非常大时

emp4 = order emp by deptno, sal;

emp4 关系中的元组会首先根据 deptno 字段进行排序，然后在每个相同的 deptno 值内，根据 sal 字段进行排序。

emp4 = order emp by sal DESC;

这些元组会根据 sal 字段的值进行排序。
默认情况下，排序是升序的（从小到大），此处增加DESC为降序

分组及组内操作
1.分组

emp51 = group emp by deptno;

这回创建一个新的关系 emp51，其中包含根据 deptno 字段分组的元组。每个组由一个唯一的 deptno 值和该值对应的所有元组组成。在Pig中，分组后的结果通常是一个包含两个字段的关系：一个用于分组的字段（在这个例子中是 deptno），另一个是一个包（bag），包含该组中的所有原始元组。

2.组内操作——求部门最高工资

emp52 = foreach emp51 generate group as deptno, MAX(emp.sal) as max_sal;

foreach语句用于遍历emp51中的每个元组（在这里，每个元组代表一个部门及其员工数据）。
generate语句用于生成新的字段。在这里，group字段被重命名为deptno，并且使用MAX函数计算包（bag）中emp.sal字段的最大值，结果命名为max_sal。
emp_max_sal：包含字段deptno和max_sal的新关系。每个deptno值对应一个max_sal值，表示该部门的最高薪资。

查询

emp6 = filter emp by deptno==10;

filter 语句用于根据一个或多个条件筛选关系中的元组。此语句用于从 emp 关系中筛选出 deptno 字段等于 10 的所有元组，并将结果存储在新的关系 emp6 中。

多表查询
1.表格连接

emp71 = join dept by deptno,emp by deptno

join语句用于根据一个或多个公共字段将两个或多个关系（relations）合并在一起。此语句根据deptno字段将dept关系和emp关系进行连接，并将结果存储在新的关系emp71中。
连接的字段只要数据类型相同，内容相同（逻辑上正确），名称允许不一样
如：emp71 = join dept by deptno,emp by departmentID 都是部门号

2.内容查询

emp72= foreach emp71 generate dept::dname ,emp::ename ;

从emp71关系中生成一个新的关系emp72，其中包含dept关系中的dname字段（部门名称）和emp关系中的ename字段（员工名称）。
dept::dname：这表示从dept关系中选择dname字段。在emp71关系中，由于dept和emp已经被连接，所以dept的字段可以通过dept::前缀来访问。
emp::ename：这表示从emp关系中选择ename字段。同样地，在emp71关系中，emp的字段可以通过emp::前缀来访问。

集合运算

-- 过滤出部门编号为10的员工  
emp10 = filter emp by deptno == 10;  -- 过滤出部门编号为20的员工  
emp20 = filter emp by deptno == 20;  -- 将两个过滤后的关系进行联合  
emp10_20 = union emp10, emp20;

emp10 = filter emp by deptno 10;：这行代码从 emp 关系中过滤出部门编号为10的员工，并将结果存储在 emp10 关系中。 emp20 = filter emp by deptno 20;：这行代码从 emp 关系中过滤出部门编号为20的员工，并将结果存储在 emp20 关系中。
emp10_20 = union emp10, emp20;：这行代码将 emp10 和 emp20 两个关系进行联合，生成一个新的关系 emp10_20。这个新关系将包含所有部门编号为10和20的员工。

六、pig的自定义函数

一般而言，pig的函数分为4种类型

• 过滤函数
• 计算函数
• 加载函数
• 存储函数

过滤函数

import org.apache.pig.FilterFunc;  
import org.apache.pig.data.Tuple;  
import java.io.IOException;  public class IsSalaryTooHigh extends FilterFunc {  @Override  public Boolean exec(Tuple tuple) throws IOException {  if (tuple == null || tuple.size() == 0) {  return false; // 如果tuple为空，返回false  }  // 获取当前员工的薪水，假设薪水字段为整数类型  Integer sal = (Integer) tuple.get(0); // 确保索引0对应的是薪水字段  // 判断薪水是否大于等于3000  return sal != null && sal >= 3000;  }  
}

继承自FilterFunc。FilterFunc是Apache Pig中的一个接口，用于定义过滤函数。
重写exec方法
Tuple：
一个Tuple通常对应于表中的一行数据。一张表，它包含了多个Tuple，每个Tuple都代表了表中的一行。
Tuple中的索引通常是从0开始的，每个索引都对应了一个字段。
Tuple中的每个字段则对应了该行中的一个数据项。

计算函数

import org.apache.pig.EvalFunc;  
import org.apache.pig.data.Tuple;  
import java.io.IOException;  public class CheckSalaryGrade extends EvalFunc<String> {  @Override  public String exec(Tuple tuple) throws IOException {  // 获取员工薪水，假设薪水在tuple的第一个位置  int sal = (Integer) tuple.get(0);  if (sal <= 1000) {  return "Grade A";  } else if (sal > 1000 && sal <= 3000) {  return "Grade B";  } else {  return "Grade C";  }  }  
}

继承自EvalFunc< String >。String表示经过运算返回的结果类型
重新exec方法

加载函数（不全）

public class MyLoadFunc extends LoadFunc {  @Override  public InputFormat getInputFormat() throws IOException {  // 返回自定义InputFormat类，或者使用Hadoop的默认输入格式，  // 返回相应的InputFormat类，比如TextInputFormat.class  return null; // 这里只是占位，实际实现中应该返回具体的InputFormat实例  }  @Override  public Tuple getNext() throws IOException {  // 从输入流中读取一行，并解析该行数据  if (reader != null) {  // 假设您的数据是文本格式，每行代表一个Tuple  // 这里只是示例，实际解析可能更复杂  LongWritable key = new LongWritable();  Text value = new Text();  boolean hasNext = reader.nextKeyValue();  if (hasNext) {  key = reader.getCurrentKey();  value = reader.getCurrentValue();  // 根据实际情况解析value，并创建Tuple  // 这里简单地将整行作为一个字符串返回  return TupleFactory.getInstance().newTuple(new Object[]{value.toString()});  }  }  return null; // 如果没有更多数据可读，返回null  }  }  @Override  public void prepareToRead(RecordReader reader, PigSplit split) throws IOException {  // 这个方法在你开始读取数据之前被调用，通常用于初始化一些状态或资源  // PigSplit对象包含了关于数据分割的信息，这可以帮助你确定要读取哪些数据  }  @Override  public void setLocation(String location, Job job) throws IOException {  // 这个方法用于设置输入数据的路径或位置  // 你可以在这里配置Job对象，以便它知道从哪里读取数据  }  
}