大数据笔记（十七）——Pig的安装及环境配置、数据模型
一、Pig简介和Pig的安装配置
1、最早是由Yahoo开发，后来给了Apache
2、支持语言:PigLatin 类似SQL
3、翻译器 PigLatin ---> MapReduce（Spark）
4、安装和配置
(1)tar -zxvf pig-0.17.0.tar.gz -C ~/training/
(2)设置环境变量 vi ~/.bash_profile
PIG_HOME=/root/training/pig-0.17.0
export PIG_HOME
PATH=$PIG_HOME/bin:$PATH
export PATH
两种配置模式（运行模式）
（1）本地模式：操作Linux的文件
启动： pig -x local
日志：Connecting to hadoop file system at: file:///
（2）集群模式：链接到HDFS
设置环境变量 指向Hadoop配置文件所在的目录
PIG_CLASSPATH=/root/training/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
export PIG_CLASSPATH
启动： pig
日志： Connecting to hadoop file system at: hdfs://bigdata11:9000
二、Pig的常用命令: 操作HDFS
ls、cd、cat、mkdir、pwd
copyFromLocal（上传）、copyToLocal（下载）
sh: 调用操作系统的命令
register、define =====> 使用Pig的自定义函数
三、Pig的数据模型（重要） ----> Apache Storm流式计算
四、使用PigLatin语句分析和处理数据
1、需要使用Hadoop的HistoryServer
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
http://192.168.157.11:19888/jobhistory
2、常用的PigLatin语句
(*)load 加载数据到bag（表）
(*)foreach 相当于循环，对bag每一条数据tuple进行处理
(*)filter 相当于where
(*)group by 分组
(*)join 连接
(*)generate 提取列
(*)union/intersect 集合运算
(*)输出：dump 直接打印的屏幕上
store 输出到HDFS
注意：有些语句会触发计算，有些不会
Spark算子（API方法）：Transformation：不会触发计算
Action： 会触发计算
3、举例: 7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981/9/28,1250,1400,30
(1) 加载员工数据到表
emp = load '/scott/emp.csv';
查询表的结构
describe emp; ---> Schema for emp unknown.
(2) 加载员工数据到表，指定每个tuple的schema和类型
emp = load '/scott/emp.csv' as(empno,ename,job,mgr,hiredate,sal,comm,deptno);
默认的数据类型：bytearray
默认分隔符：制表符
emp = load '/scott/emp.csv' as(empno:int,ename:chararray,job:chararray,mgr:int,hiredate:chararray,sal:int,comm:int,deptno:int);
emp = load '/scott/emp.csv' using PigStorage(',') as(empno:int,ename:chararray,job:chararray,mgr:int,hiredate:chararray,sal:int,comm:int,deptno:int);
创建一个部门表
dept = load '/scott/dept.csv' using PigStorage(',') as(deptno:int,dname:chararray,loc:chararray);
(3) 查询员工信息：员工号 姓名 薪水
SQL: select empno,ename,sal from emp;
PL:
emp3 = foreach emp generate empno,ename,sal;
(4) 查询员工信息：按照月薪排序
SQL: select * from emp order by sal;
PL:
emp4 = order emp by sal;
(5) 分组：求每个部门的工资的最大值
SQL: select deptno,max(sal) from emp group by deptno;
PL: 第一步：分组
emp51 = group emp by deptno;
表结构：
emp51: {group: int,
emp: {(empno: int,ename: chararray,job: chararray,mgr: int,hiredate: chararray,sal: int,comm: int,deptno: int)}}
数据：
(10,{(7934,MILLER,CLERK,7782,1982/1/23,1300,,10),
(7839,KING,PRESIDENT,,1981/11/17,5000,,10),
(7782,CLARK,MANAGER,7839,1981/6/9,2450,,10)})
(20,{(7876,ADAMS,CLERK,7788,1987/5/23,1100,,20),
(7788,SCOTT,ANALYST,7566,1987/4/19,3000,,20),
(7369,SMITH,CLERK,7902,1980/12/17,800,,20),
(7566,JONES,MANAGER,7839,1981/4/2,2975,,20),
(7902,FORD,ANALYST,7566,1981/12/3,3000,,20)})
(30,{(7844,TURNER,SALESMAN,7698,1981/9/8,1500,0,30),
(7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981/2/20,1600,300,30),
(7698,BLAKE,MANAGER,7839,1981/5/1,2850,,30),
(7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981/9/28,1250,1400,30),
(7521,WARD,SALESMAN,7698,1981/2/22,1250,500,30),
(7900,JAMES,CLERK,7698,1981/12/3,950,,30)})
第二步：求每个部门的工资最大值
emp52 = foreach emp51 generate group,MAX(emp.sal)
(6) 查询10号部门的员工
SQL: select * from emp where deptno=10;
PL:
emp6 = filter emp by deptno==10;
注意：两个等号
(7) 多表查询
查询员工信息： 员工姓名 部门名称
SQL: select e.ename,d.dname from emp e,dept d where e.deptno=d.deptno;
PL:
emp71 = join dept by deptno,emp by deptno;
emp72 = foreach emp71 generate dept::dname,emp::ename;
(8) 集合运算：关系型数据库Oracle：参与集合运算的各个集合必须列数相同且类型一致
10和20号部门的员工
SQL: select * from emp where deptno=10
union
select * from emp where deptno=20;
PL:
emp10 = filter emp by deptno==10;
emp20 = filter emp by deptno==20;
emp10_20 = union emp10,emp20;
(9) 使用PL实现WordCount
① 加载数据
mydata = load '/data/data.txt' as (line:chararray);
② 将字符串分割成单词
words = foreach mydata generate flatten(TOKENIZE(line)) as word;
③ 对单词进行分组
grpd = group words by word;
④ 统计每组中单词数量
cntd = foreach grpd generate group,COUNT(words);
⑤ 打印结果
dump cntd;
