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Pig

一、Pig的介绍：

Pig由Yahoo开发，主要应用于数据分析，Twitter公司大量使用Pig处理海量数据，Pig之所以是数据分析引擎，是因为Pig相当于一个翻译器，将PigLatin语句翻译成MapReduce程序（只有在执行dump和store命令时才会翻译成MapReduce程序），而PigLatin语句是一种用于处理大规模数据的脚本语言。

二、Pig与Hive的相同与区别：

相同：

1、Hive和Pig都是数据分析引擎，除此之外，还有Spark中的Spark SQL和Cloudera开发的Impala等。

2、Hive和Pig都简化了MapReduce程序的开发。

不同：

1、Hive作为数据分析引擎有一定限制，只能分析结构化数据，因为Hive的数据模型是表结构，虽然没有数据存储引擎，需要用户在创建表时指定分隔符（默认以Tab键作为分隔符）：row format delimited field terminated by ‘，’，而Pig的数据模型是包结构，由tuple和field组成，因此可以分析任意类型的数据。

2、Hive使用的是sql语句分析数据，sql语句是一种声明式语言，Pig使用的是PigLatin语句分析数据，PigLatin语句是一种过程式语言/脚本语句。

3、Hive中的内置函数不用大写，Pig中的内置函数必须要大写。

举例：按照部门号对员工表分组并求每个部门中薪水的最大值：

sql语句：select deptno,max(sal) from emp group by deptno;

PigLatin语句：emp1 = group emp by deptno;

emp2 = foreach emp1 generate group,MAX(emp.sal)

dump emp2;

（PigLatin语句注意事项：等号前后要有空格）

4、Hive保存元信息，因此数据模型不用重建，而Pig不保存元信息，因此数据模型需要重建。

5、由于PigLatin语句是脚本语言，因此Hive执行速度比Pig更快。

6、 由于Hive的数据模型是表结构，因此Hive是先创建表，后加载数据，而Pig的数据模型是包结构，Pig在加载数据的同时创建包。

举例：创建一份员工表

sql语句：

1、创建表：

create table emp(

empno int,

ename string,

job string,

mgr int,

hiredate string,

sal int,

comm int,

deptno int

)row format delimited field terminated by ',';

2、加载HDFS中的数据：

load data inpath '/scott/emp.csv' into table emp;

PigLatin语句：

加载数据的同时创建包：load后加载数据，using后指定分隔符，as后指定包结构

emp=load'/scott/emp.csv'usingPigStorage(',')as(empno:int,ename:chararray,job:chararray,mgr:int,hiredate:chararray,sal:int,comm:int,deptno:int);

三、Hive数据模型和Pig数据模型的差别：

1、Hive的数据模型是表，表由行和列组成，表不可以嵌套，Pig的数据模型是包，包由tuple和field组成，包可以嵌套。

2、表中每一行的列完全相同，包中每一行的列可以不相同，可以动态增加。

四、Pig的安装和配置：

1、安装pig：tar -zxvf pig-0.17.0.tar.gz -C ~/traing

2、配置PIG_HOME环境变量：

export PIG_HOME=/root/training/pig-0.17.0

export PATH=$PIG_HOME/bin:$PATH

五、Pig的安装模式：

1、本地模式：访问本地主机，pig相当于本地的客户端。

2、集群模式：访问Hadoop集群，pig相当于Hadoop的客户端。

注：1、集群模式需要配置PIG_CLASSPATH环境变量，用于连接到Hadoop上：

export PIG_CLASSPATH=/root/training/hadoop-2.7.3/etc/hadoop

2、启动pig的集群模式前，需要先启动historyserver，因为pig在hadoop上执行任务后需要与historyserver通信，解析执行日志确定任务执行是否成功：

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

六、Pig的常用命令：操作HDFS

ls、cd、cat、mkdir、pwd、copyFromLocal（上传）、copyToLocal（下载）、register、define等。

七、操作Pig：

1、命令行：pig提供了一个shell终端与用户进行交互，用户可以进行增删改查操作。

启动pig命令行模式，进入本地模式：pig -x local

启动pig命令行模式，进入集群模式：pig - x mapredcue/pig

（pig没有API可以操作）

八、常用的PigLatin语句：

load：加载数据

foreach：逐行扫描

generate：提取列

filter：过滤

distinct：去重

order by：排序

group by：分组

join：多表查询

union:联合查询

dump：把结果输出到屏幕上

store：把结果保存到HDFS上

九、使用PigLatin语句分析数据：

创建员工表：load后加载数据，using后指定分隔符，as后指定包结构

emp = load '/scott/emp.csv' using PigStorage(',') as(empno:int,ename:chararray,job:chararray,mgr:int,hiredate:chararray,sal:int,comm:int,deptno:int);

describe emp;

查看员工表：2

SQL：select * from emp;

PL：emp0 = foreach emp generate *;

dump emp0;

创建部门表：

dept = load '/scott/dept.csv' using PigStorage(',') as(deptno:int,dname:chararray,loc:chararray);

查看部门表:

SQL:select * from dept;

PL:dept0 = foreach dept generate *;

dump dept0;

查询员工号、员工名和薪水：

SQL:select empno,ename,sal from emp;

PL:emp1 = foreach emp generate empno,ename,sal;

dump emp1;

根据薪水对员工表排序：

SQL：select sal from emp order by sal;

PL:emp2 = order emp by sal;

dump emp2;

按照部门号对员工表分组并求每个部门中薪水的最大值：

SQL:select deptno,max(sal) from emp group by deptno;

PL:emp3 = group emp by deptno;

emp4 = foreach emp3 generate group,MAX(emp.sal);

dump emp4;

查看10、20、30号部门的员工

SQL:select * from emp where deptno=10;

select * from emp where deptno=20;

select * from emp where deptno=30;

PL:emp5 = filter emp by deptno==10;

dump emp5;

emp6 = filter emp by deptno==20;

dump emp6;

emp7 = filter emp by deptno==30;

dump emp7;

多表查询，查询员工名和部门名：

SQL:select emp.ename,dept.dname from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno;

PL:emp8 = join emp by deptno,dept by deptno

emp9 = foreach emp8 generate emp::ename,dept::dname;

dump emp9;

内连接：

C = join A by id,B by id;

外连接：

左外连接:C = join A by id left outer,B by id; #以左侧数据为基准，只返回左侧有的数据

右外连接：C = join A by id right outer,B by id;#以右侧数据为基准，只返回右侧有的数据

全外连接：C = join A by id full outer, B by id;#两侧数据都返回

联合查询，查询10号部门和20号部门的员工：

SQL：select * from emp where deptno=10

union

select * from dept where deptno=20;

PL: emp10 = filter emp by deptno==10;

emp11 = filter emp by deptno==20;

emp12 = union emp10,emp11;

实现wordcount;

加载数据

mydata = load '/output/data2.txt' as (line:chararray);

将字符串分割成单词

words = foreach mydata generate flatten(TOKENIZE(line)) as word;

对单词分组

grpd = group words by word;

统计每组中单词数量

cntd = foreach grpd generate group,COUNT(words);

结果显示到屏幕上

dump cntd;

结果存储到HDFS上

store cntd into '/pig';

常用的大数据工具

作者：李金泽AlllenLI，清华大学在读硕士，研究方向：大数据和人工智能