Apache Pig入门学习文档(一)

1,Pig的安装

(一)软件要求

(二)下载Pig

(三)编译Pig

2,运行Pig

(一)Pig的所有执行模式

(二)pig的交互式模式

(三)使用pig脚本执行模式

3,Pig Latin语句的声明

(一)加载数据

(二)使用和处理数据

(三)存储中间数据

(四)存储最终数据

(五)调试Pig Latin语言

4,Pig的属性值管理

5,Pig一些注意事项

1,Pig的安装

(一)软件安装

必须配置:

(1)hadoop

下载地址:

http://hadoop.apache.org/common/releases.html

可以同时运行不同版本的Pig只要设置相对应的HADOOP_HOME即可,如果你没有设置HADOOP_HOME,pig默认将会运行嵌入式的版本hadoop(1.0.0)

(2)Java1.6+

下载地址:

http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp

需要安装JDK,并设置JAVA_HOME

可选配置:

python2.5 (如果使用python写UDF时,需要安装)

JavaScript1.7 (如果使用JavaScript写UDF时,需要安装)

JRuby1.6.7 (如果使用JRuby写UDF时,需要安装)

Groovy1.8.6 (如果使用Groovy写UDF时,需要安装 )

Ant1.7 (如果需要编译构建,则需要下载安装,搞JAV的,建议安装)

Junit4.5 (如果需要单元测试,则需要安装)

(二)下载Pig

注意以下几点:

1,下载最近的而且是稳定版本的Apache Pig

2,然后解压下载Pig,注意下面二点:

pig的主脚本文件,pig位于bin目录(/pig.n.n.n/bin/pig),这里面包括了pig的环境变量的定义

pig的属性文件,pig.properties位于conf目录(/pig.n.n.n/conf/pig.properties)你也可以通过PIG_CONF_DIR环境变量来指定改文件的绝对路径。

3,配置pig的环境变量,如下面的代码:

$ export PATH=//pig-n.n.n/bin:$PATH

4,测试pig安装时否成功,使用pig -help命令

(三):编译Pig

1,从svn导入pig的源代码

svn co http://svn.apache.org/repos/asf/pig/trunk

2,进入pig的根目录下,执行ant命令,编译pig

3,校验pig.jar,运行一个单元测试ant test

2,运行Pig

在pig里面,可以使用多种不同的模式运行它:

序号 模式名 是否支持本地模式 Hadoop集群模式

1 交互式模式 支持 支持

2 批处理模式 支持 支持

(一)执行模式:

pig有两种运行模式或者运行类型:

本地模式:运行本地模式非常简单,你只需要一台机器即可,所有的文件和脚本都在本地磁盘上,指定模式使用命令 pig -x flag (例如: pig -x local),本地模式下不支持MapReduce的(线程)并行,因为在当前的hadoop版本中,hadoop的LocalJobRunner 运行器不是一个线程安全的类。

hadoop集群模式:hadoop集群模式也称Map Reduce模式,前提是你的机器上已经安装好了hadoop的集群,并能正常运行,集群模式是pig默认的模式,在没有任何声明或指定的情况下,总是会以集群的模式运行pig作业,当然你可以使用命令pig 或者 pig -x mapreduce来指定运行模式

例子:

以pig命令方式启动:

(1):pig -x local (local模式)

(2)pig -x mapreduce (集群模式)

以java命令启动模式:

(1),java -cp pig.jar org.opache.pig.Main -x local (local模式)

(2),java -cp pig.jar org.opache.pig.Main -x mapreduce (集群模式)

(二)交互式模式:

我们可以使用pig在一个交互式的模式下通过使用grunt shell,调用grunt shell,只需要执行pig命令即可,然后我们就会在命令行,操作pig,例子如下:

grunt> A = load ‘passwd’ using PigStorage(‘:’);

grunt> B = foreach A generate $0 as id;

grunt> dump B;

(三)脚本模式

我们可以把pig的一系列处理,封装成一个pig脚本文件,后缀名以.pig结尾,相信在linux下写过shell脚本的朋友都很好理解,我们把我们的linux命令封装在.sh的脚本里,这样执行起来非常方便,而且容易管理。

假如我们现在有一个test.pig的脚本,那么我们怎么执行呢?

(1)以local模式运行: pig -x local id.pig

(2)以集群模式运行: pig -x mapreduce.pig

使用Pig脚本文件的好处:

我们可以将pig语法声明和pig命令封装在当个pig的脚本文件里,而且以后缀名.pig结尾,非常有利于我们区分这些脚本

我们可以在命令行和grunt shell里面,使用run或exec命令,来运行pig,这里散仙就不举例子了,后面会写文章。

pig脚本也支持外部传参数,这和shell脚本的传参类似,非常灵活,后面文章会写。

pig的注释:

(1)多行注释:/*pig脚本语句*/

(2)当行注释:- – pig脚本语句 两个

注意:

Pig支持直接运行在HDFS上,Amazon S3,或者其他的一些分布式系统上的脚本或一个jar包,如果是在分布式的系统上,我们在运行时,需要指定网络的url路径,例如:

$ pig hdfs://nn.mydomain.com:9020/myscripts/script.pig

3,Pig Latin的语句声明:

在pig中,pig latin是使用pig来处理数据的基本语法,这类似于我们在数据库系统中使用SQL语句一样。

我们使用pig latin语句,获取一个输入,然后经过一系列处理之后,会得到一个输出,所以在所有的pig脚本中,只有load(读数据)和store(写数据)两个语句是必不可少的。

除此之外,Pig的语法块可能还会包括,一些表达式和schema,Pig latin可以跨多行命令组成一个span,必须在小括号的模式中,而且以必须以分号结束。 ( ; )

Pig latin语句,通常组织如下:

(一)一个load声明从文件系统上加载数据

(二)一系列的的转化语句去处理数据

(三)一个dump语句,来展示结果或者stroe语句来存储结果

只有Dump和Store语句能产生输出

(一)加载数据:

使用load操作和(load/store)函数读数据进入Pig(默认的存储模式是PigStorage)

(二)使用和处理数据

Pig允许你使用多种方式处理数据,如果我们是刚入门的朋友,熟悉下面的这些操作符,将会有助于我们使用和理解Pig。

使用filter语句来过滤tuple或一行数据(类似于SQL中的where)

使用foreach语句来操作列的数据(类似于 select field1,filed 2 , …. from table里面限制列返回。)

使用group语句来分组. (类似SQL里面的group by)

使用cogroup, inner join,outer join来分组或关联两个以上的表关联(与SQL里的join类似)

 使用union语句来合并两个以上关系的结果数据,使用split语句可以把一个表拆分为多个分散的小表(注意,散仙在这里说表,只是为了方便理解,在pig没有表这一个概念,虽然有类似的结构)

(三)存储中间结果集

pig生成的中间结果集,会存储在HDFS一个临时的位置,这个位置必须已经在HDFS中存在,这个位置可以被配置使用pig.temp.dir这个属性,默认是存储在/tmp目录,在0.7以前的版本,这个值是固定的,0.7以后,我们可以灵活的更改路径,通过配置

(四)存储最终结果集

使用store操作和load/store函数,可以将结果集写入文件系统中,默认的存储格式是PigStorage,在我们测试阶段,我们可以使用dump命令,直接将结果显示在我们的屏幕上,方便我们调试,在一个生产环境中,我们一般使用store语句,来永久存储我们的结果集。

(五)调试Pig Latin

pig提供了一写操作符,来帮助我们调试我们的结果:

 使用dump语句,显示结果在我们的终端屏幕上

 使用describe语句,来显示我们的schema的关系(类似查看表的结构)

 使用explain语句,来显示我们的执行逻辑或物理视图,可以帮助我们查看map,reduce的执行计划

 使用illustrate语句,可以一步步的查看我们的语句执行步骤

此外,pig还定义了一些非常方面的别名集,来快速帮助我们调试脚本:

 dump的别名 d

 describe的别名 de

 explain的别名 e

 illustrate的别名 i

 退出q

4,Pig的属性值

Pig支持java中的properties文件,我们可以通过使用这个文件来定制pig的行为,我们可以使用help命令,来查看所有的pig的属性值

如何指定一个pig的值?

 通过pig.properties文件,注意需要把这个文件包含在java的classpath中

 -D 命令在命令行指定一个pig属性 例如:pig -Dpig.tmpfilecompression=true

 -P命令可以指定自己的一个properties文件。 例如:pig -P mypig.properties

 set命令,例如:set pig.exec.nocombiner true

注意:properties文件,使用标准的Java的properties文件格式

地方他们的优先级如下:

pig.properties < -D Pig property < -P properties file < set comman

指定hadoop的文件配置属性与Pig是一样的。

Hadoop和pig的所有属性值,最后都会在pig里统一收集起来,它是有效的对于任何UDF

例如UDFContext对象,为了访问这些属性,我们可以调用getJobConf方法

4,Pig一些注意事项

1. 确保你的JDK安装完毕

2. 确保的你的pig的bin目录执行脚本环境变量已经安装

export PATH=//pig-0.9.0/bin:$PATH

3. 确保你的PIG_HOME环境变量是有效的

export PIG_HOME=//pig-0.9.0

4. 配置ant脚本,编译pig的文档

5. 配置PIG_CLASSPATH,指定集群所需的所有的配置文件,包括hadoop的core-site.xml,hdfs-site.xml和mapred-site.xml

6. 掌握pig的一些基本UDF函数

 ExtractHour,提取小时从每行数据中

 NGramGenerator,生成n-garms的words

 NonURLDetector,移除一个空的列,或者值是url的数据

 ScoreGenerator,计算n-garm的分数

 ToLower,转小写

 TutorialUtil,分割查询字符串组成一个words

上面的这些UDF是一些比较典型的例子,散仙建议初学者可以先看一看,看不懂也无所谓,UDF使用的几率也不是特别大,最重要的还是基础语法的使用,关于配置环境的安装,如果你用的是原生的Apache Hadoop,则按照上面的步骤来,是非常有效的,因为这个文档,就是参照apache官方的文档翻译的,英文好的,可以直接点击这个链接http://pig.apache.org/docs/r0.12.0/start.html,如果是其他的版本的hadoop,比如CDH或者HDP,你可能使用CM(Cloudera Manager)或者AM(Ambari)来安装,这样就省去自己安装的过程,你可以直接使用Pig来处理数据了,不过,初学者还是建议自己动手折腾一下,后期熟练了,可以用些管理工具,来自动安装,这样能学的更深入些,看完后,有问题的欢迎指正,或者到群公众号留言。

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