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大数据Hadoop之——数据分析引擎Apache Pig

登高且赋 2022-05-02 阅读 109
大数据hadoopPig

文章目录

一、Apache Pig概述

官网：https://pig.apache.org/
官方文档：https://pig.apache.org/docs/r0.17.0/

Apache Pig具有以下特点:

  • 丰富的运算符集 - 它提供了许多运算符来执行诸如join，sort，filer等操作。

  • 易于编程 - Pig Latin与SQL类似，如果你善于使用SQL，则很容易编写Pig脚本。

  • 优化机会 - Apache Pig中的任务自动优化其执行，因此程序员只需要关注语言的语义。

  • 可扩展性 - 使用现有的操作符，用户可以开发自己的功能来读取、处理和写入数据。

  • 用户定义函数 - Pig提供了在其他编程语言（如Java）中创建用户定义函数的功能，并且可以调用或嵌入到Pig脚本中。

  • 处理各种数据 - Apache Pig分析各种数据，无论是结构化还是非结构化，它将结果存储在HDFS中。

Pig包括两部分：

  • 用于描述数据流的语言，称为 Pig Latin，Pig Latin是类似SQL的语言。
  • 用于运行PigLatin程序的 执行环境 。一个是 本地 的单JVM执行环境，一个就是在 hadoop集群上的分布式执行环境。

二、Apache Pig架构

1）架构图

在内部，Apache Pig将这些脚本转换为一系列MapReduce作业，因此它使程序员的工作变得轻松。Apache Pig的体系结构如下所示：
在这里插入图片描述

2）Apache Pig组件

1、Parser（解析器）

2、Optimizer（优化器）

3、Compiler（编译器）

4、Execution engine（执行引擎）

三、Apache Pig安装

如果使用的不是本地模式，就是必须安装好Haood基础环境，可以参考我之前的文章：
大数据Hadoop原理介绍+安装+实战操作（HDFS+YARN+MapReduce）

1）下载Apache Pig

下载地址：https://pig.apache.org/releases.html
下载最新版本：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

$ mkdir -p /opt/bigdata/hadoop/software/pig ; cd /opt/bigdata/hadoop/software/pig
$ wget https://dlcdn.apache.org/pig/pig-0.17.0/pig-0.17.0.tar.gz
$ tar -xf pig-0.17.0.tar.gz -C /opt/bigdata/hadoop/server/
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/pig-0.17.0

2）配置环境变量

$ vi /etc/profile
export PIG_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/pig-0.17.0
export PATH=$PATH:${PIG_HOME}/bin
export PIG_CONF_DIR=${PIG_HOME}/conf
# 将 PIG_CLASSPATH 环境变量设置为hadoop集群配置目录的位置（包含 core-site.xml、hdfs-site.xml 和 mapred-site.xml 文件的目录）：
export PIG_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
# 如果您使用的是 Tez，您还需要将 Tez 配置目录（包含 tez-site.xml 的目录），我这里不加：
# export PIG_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/etc/hadoop:/tez/conf
# 如果您使用的是 Spark，您还需要指定 SPARK_HOME 并指定 SPARK_JAR，这是您上传 $SPARK_HOME/lib/spark-assembly*.jar 的 hdfs 位置：
# export SPARK_HOME=/mysparkhome/; export SPARK_JAR=hdfs://example.com:8020/spark-assembly*.jar

加载生效

$ source /etc/profile
$ pig -version

在这里插入图片描述

3）修改配置

$ cd $PIG_CONF_DIR
# 在Pig的 conf 文件夹中，我们有一个名为 pig.properties 的文件。在pig.properties文件中，可以设置如下所示的各种参数。
# 查看配置帮助
$ pig -h properties

四、Apache Pig执行模式

1）本地模式

2）Tez 本地模式

3）Spark 本地模式

上面三个模式是本地模式，下面三个模式是基于Hadoop集群，Hadoop环境部署可以参考我之前的文章：大数据Hadoop原理介绍+安装+实战操作（HDFS+YARN+MapReduce）

4）MapReduce模式（默认模式）

5）Tez 模式

6）Spark 模式

五、Apache Pig执行机制

1）交互模式 （Grunt shell）

调用Grunt Shell
您可以使用 -x 选项以所需的模式（local / MapReduce）调用Grunt shell，如下所示。
在这里插入图片描述
【local模式示例】示例一

# 执行完的文件会被删掉，也就是/tmp/passwd执行完会删除
$ cp /etc/passwd /tmp/passwd
$ pig -x local
# 分隔字符串
A = load 'passwd' using PigStorage(':'); 
# 遍历
B = foreach A generate $0,$2,$6 as id; 
# 输出屏幕
dump B;
# 输出到本地文件
store B into 'passwd.out';

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
【local模式示例】示例二
先准备好数据

$ vi data.txt
001,stu01,18,55
002,stu02,20,50
003,stu03,25,60

运行pig

$ pig -x local
# Tuple（元祖）数据格式
student = LOAD './data.txt' USING PigStorage(',') as (id:int,name:chararray,age:int,height:int);

在这里插入图片描述

【MapReduce模式示例】

$ pig
ls
fs -ls
fs -touchz test001
fs -mkdir test
help

在这里插入图片描述

2）批处理模式 （脚本）

pig脚本

$ cp /etc/passwd /tmp/passwd
$ vi test01.pig
### pig脚本注释有以下两种：
# 对于多行注释，请使用 /* ...。*/
# 对于单行注释，使用 --
A = load '/tmp/passwd' using PigStorage(':');  -- load the passwd file
B = foreach A generate $0,$2,$6 as p;  -- extract the user IDs
store B into 'test01.out';  -- write the results to a file name id.out

执行

# 以各种模式执行
$ pig -x local test01.pig
$ pig -x tez_local test01.pig
$ pig -x spark_local test01.pig
$ pig -x spark test01.pig
$ pig -x tez test01.pig
# MapReduce模式，这里演示一下这个模式，这个模式会提交yarn mr任务
# 先启动hadoop和historyserver服务
$ start-all.sh
$ mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
# 使用这个模式，文件就是HDFS上的
$ hadoop fs -put /tmp/passwd /tmp/
$ pig test01.pig
$ pig -x mapreduce test01.pig

在这里插入图片描述
yarn任务
在这里插入图片描述
HDFS查看输出结果
在这里插入图片描述

3）嵌入式模式（UDF）

六、Pig Latin基础知识

1）数据模型

在这里插入图片描述

  • Atom（原子）
  • Tuple（元组）
  • Bag（包）
  • Map（映射）
  • Relation（关系）

2）数据类型

在这里插入图片描述
空值

  • 所有上述数据类型的值都可以为NULL。Apache Pig以与SQL相似的方式处理空值。
  • null可以是未知值或不存在的值。它用作可选值的占位符。这些空值可以自然发生，也可以是操作的结果。

3）算术操作符

下表描述了Pig Latin的算术运算符。假设a = 10和b = 20。
在这里插入图片描述

4）比较运算符

在这里插入图片描述

5）类型结构运算符

在这里插入图片描述

6）关系操作

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
关于更多Pig Latin基础知识，可参考官方文档：https://pig.apache.org/docs/r0.17.0/start.html

七、简单使用

1）从文件系统（HDFS / Local）将数据加载到Apache Pig中

语法：

  • relation_name——存储数据的关系变量。

  • 输入文件路径（Input file path）——我们必须提到存储文件的HDFS目录。 （在MapReduce模式下）

  • 函数（function ）——我们必须从Apache Pig提供的一组加载函数（ BinStorage，JsonLoader，PigStorage，TextLoader ）中选择一个函数。

  • 模式（schema）——我们必须定义数据的模式。 我们可以按照以下方式定义所需的模式，例如：(column1 : data type, column2 : data type, column3 : data type);

2）Pig存储数据

语法：

【示例】

$ pig
# 不指定绝对路径就存储当前用户目录下
STORE student INTO 'hdfs://hadoop-node1:8082/pig_Output/ ' USING PigStorage (',');

3）将结果显示打印在屏幕

$ vi data.txt
001,stu01,18,55
002,stu02,20,50
003,stu03,25,60
$ hadoop fs -put data.txt /tmp/
$ student = LOAD '/tmp/data.txt' USING PigStorage(',') as (id:int,name:chararray,age:int,height:int);
# dump不区分大小写
Dump student 
dump student

在这里插入图片描述

4）描述操作符

Describe Relation_name
Describe student

在这里插入图片描述

5）解释运算符

explain Relation_name;
explain student;

6）图解运算符（表结构）

illustrate Relation_name;
illustrate student;

在这里插入图片描述

以下操作是类sql操作，如果小伙伴对传统关系型数据了解的话，很容易理解。

7）分组操作（GROUP）

group_data = GROUP Relation_name BY age;
group_data = GROUP student BY age;
dump group_data;

在这里插入图片描述

8）协同组操作

student_details.txt

001,Rajiv,Reddy,21,9848022337,Hyderabad
002,siddarth,Battacharya,22,9848022338,Kolkata
003,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi
004,Preethi,Agarwal,21,9848022330,Pune
005,Trupthi,Mohanthy,23,9848022336,Bhuwaneshwar
006,Archana,Mishra,23,9848022335,Chennai
007,Komal,Nayak,24,9848022334,trivendram
008,Bharathi,Nambiayar,24,9848022333,Chennai

employee_details.txt

001,Robin,22,newyork
002,BOB,23,Kolkata
003,Maya,23,Tokyo
004,Sara,25,London
005,David,23,Bhuwaneshwar
006,Maggy,22,Chennai

将文件上传到HDFS

$ hadoop fs -put student_details.txt employee_details.txt /tmp/

pig执行

$ pig
student_details = LOAD '/tmp/student_details.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, age:int, phone:chararray, city:chararray);

employee_details = LOAD '/tmp/employee_details.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, city:chararray);

cogroup_data = COGROUP student_details by age, employee_details by age;

Dump cogroup_data;

在这里插入图片描述

9）JOIN连接操作

  • 自连接
  • 内部联接
  • 外连接 - 左连接，右连接和完全连接

准备好数据
customers.txt

1,Ramesh,32,Ahmedabad,2000.00
2,Khilan,25,Delhi,1500.00
3,kaushik,23,Kota,2000.00
4,Chaitali,25,Mumbai,6500.00
5,Hardik,27,Bhopal,8500.00
6,Komal,22,MP,4500.00
7,Muffy,24,Indore,10000.00

orders.txt

102,2009-10-08 00:00:00,3,3000
100,2009-10-08 00:00:00,3,1500
101,2009-11-20 00:00:00,2,1560
103,2008-05-20 00:00:00,4,2060

1、自连接

$ pig -x local
customers1 = LOAD './customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

customers2 = LOAD './customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

result = JOIN customers1 BY id, customers2 BY id;
dump result ;

发现就是把两个表连接在一起显示了。
在这里插入图片描述

2、内部联接

# 使用本地模式
$ pig -x local
customers = LOAD './customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

orders = LOAD './orders.txt' USING PigStorage(',')
   as (oid:int, date:chararray, customer_id:int, amount:int);

# 通过customer id进行关联
result = JOIN customers BY id, orders BY customer_id;
dump result;

在这里插入图片描述

3、左外连接

# 使用本地模式
$ pig -x local
customers = LOAD './customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

orders = LOAD './orders.txt' USING PigStorage(',')
   as (oid:int, date:chararray, customer_id:int, amount:int);

# 通过customer id进行关联
result = JOIN customers BY id LEFT OUTER, orders BY customer_id;
dump result;

在这里插入图片描述

4、右外连接

5、全外联接

result = JOIN customers BY id FULL OUTER, orders BY customer_id;
dump result

在这里插入图片描述

6、多个键分组操作

employee.txt

001,Rajiv,Reddy,21,programmer,003
002,siddarth,Battacharya,22,programmer,003
003,Rajesh,Khanna,22,programmer,003
004,Preethi,Agarwal,21,programmer,003
005,Trupthi,Mohanthy,23,programmer,003
006,Archana,Mishra,23,programmer,003
007,Komal,Nayak,24,teamlead,002
008,Bharathi,Nambiayar,24,manager,001

employee_contact.txt

001,9848022337,Rajiv@gmail.com,Hyderabad,003
002,9848022338,siddarth@gmail.com,Kolkata,003
003,9848022339,Rajesh@gmail.com,Delhi,003
004,9848022330,Preethi@gmail.com,Pune,003
005,9848022336,Trupthi@gmail.com,Bhuwaneshwar,003
006,9848022335,Archana@gmail.com,Chennai,003
007,9848022334,Komal@gmail.com,trivendram,002
008,9848022333,Bharathi@gmail.com,Chennai,001

pig执行

$ pig -x local

employee = LOAD './employee.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, age:int, designation:chararray, jobid:int);

employee_contact = LOAD './employee_contact.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, phone:chararray, email:chararray, city:chararray, jobid:int);

result = JOIN employee BY (id,jobid), employee_contact BY (id,jobid);

在这里插入图片描述

10）交叉操作

先准备好数据

customers.txt

1,Ramesh,32,Ahmedabad,2000.00
2,Khilan,25,Delhi,1500.00
3,kaushik,23,Kota,2000.00
4,Chaitali,25,Mumbai,6500.00
5,Hardik,27,Bhopal,8500.00
6,Komal,22,MP,4500.00
7,Muffy,24,Indore,10000.00

orders.txt

102,2009-10-08 00:00:00,3,3000
100,2009-10-08 00:00:00,3,1500
101,2009-11-20 00:00:00,2,1560
103,2008-05-20 00:00:00,4,2060

pig执行

# 使用local模式，但是最好使用MapReduce模式，但是这里为了方便演示，就选择local模式了
$ pig -x local

customers = LOAD './customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

orders = LOAD './orders.txt' USING PigStorage(',')
   as (oid:int, date:chararray, customer_id:int, amount:int);

result = CROSS customers, orders;

在这里插入图片描述

11）联合操作

先准备好数据

student_data1.txt

001,Rajiv,Reddy,9848022337,Hyderabad
002,siddarth,Battacharya,9848022338,Kolkata
003,Rajesh,Khanna,9848022339,Delhi
004,Preethi,Agarwal,9848022330,Pune
005,Trupthi,Mohanthy,9848022336,Bhuwaneshwar
006,Archana,Mishra,9848022335,Chennai

student_data2.txt

7,Komal,Nayak,9848022334,trivendram
8,Bharathi,Nambiayar,9848022333,Chennai

pig执行

# 使用local模式，但是最好使用MapReduce模式，但是这里为了方便演示，就选择local模式了
$ pig -x local

student1 = LOAD './student_data1.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, phone:chararray, city:chararray);

student2 = LOAD './student_data2.txt' USING PigStorage(',') as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, phone:chararray, city:chararray);

result = UNION student1, student2;
dump restult

在这里插入图片描述
其实像JOIN操作、分组操作，交叉操作、联合操作等跟传统数据库操作是一样的，但是本质是不一样，但是可以用传统的数据库的思想去理解语句，如有不清楚的小伙伴，可以给我留言。

12）split

以示例驱动理解，先准备好数据

student_details.txt

001,Rajiv,Reddy,21,9848022337,Hyderabad
002,siddarth,Battacharya,22,9848022338,Kolkata
003,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi
004,Preethi,Agarwal,21,9848022330,Pune
005,Trupthi,Mohanthy,23,9848022336,Bhuwaneshwar
006,Archana,Mishra,23,9848022335,Chennai
007,Komal,Nayak,24,9848022334,trivendram
008,Bharathi,Nambiayar,24,9848022333,Chennai

pig执行

$ pig -x local

student_details = LOAD './student_details.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, age:int, phone:chararray, city:chararray);

# 现在让我们将关系分为两部分，一部分列出年龄小于23岁的员工，另一部分列出年龄在22至25岁之间的员工。
SPLIT student_details into student_details1 if age<23, student_details2 if (22<age and age>25);

# 打印输出
Dump student_details1;
Dump student_details2;

13）条件过滤操作

连接【12）split】的操作

filter_data = FILTER student_details BY city == 'Chennai';
Dump filter_data;

在这里插入图片描述

14）去重操作

连接【12）split】的操作

distinct_data = DISTINCT student_details;
Dump distinct_data;

15）Foreach遍历操作

连接【12）split】的操作

foreach_data = FOREACH student_details GENERATE id,age,city;
Dump foreach_data;

16）Order排序操作

连接【12）split】的操作

order_by_data = ORDER student_details BY age DESC;
Dump order_by_data;

17）Limit限制操作

连接【12）split】的操作

limit_data = LIMIT student_details 4;
Dump limit_data;

18）函数操作

1、评估函数

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2、加载和存储函数

在这里插入图片描述

3、Bag和Tuple函数

在这里插入图片描述

4、字符串函数

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5、日期时间函数

在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述

6、数学函数

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

7、用户定义函数

在使用Java编写UDF时，我们可以创建和使用以下三种类型的函数：

  • 过滤器功能 - 过滤器功能用作过滤器语句中的条件。 这些函数接受一个Pig值作为输入并返回一个布尔值。

  • 评估函数 - Eval函数用于FOREACH-GENERATE语句。 这些函数接受Pig值作为输入并返回Pig结果。

  • 代数函数 - 代数函数在FOREACHGENERATE语句中作用于内袋。 这些功能用于在内袋上执行完整的MapReduce操作。

使用Java编写UDF

1、在pom.xml文件添加配置依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-core</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.pig</groupId>
    <artifactId>pig</artifactId>
    <version>0.17.0</version>
</dependency>

代码如下：

/**
 * 自定义行数
 * 在编写UDF时，必须继承EvalFunc类并为exec() 函数提供实现。在这个函数中，写入UDF所需的代码。
 *
 */

import java.io.IOException;
import org.apache.pig.EvalFunc;
import org.apache.pig.data.Tuple;

import java.io.IOException;
import org.apache.pig.EvalFunc;
import org.apache.pig.data.Tuple;

public class UDFTest001 extends EvalFunc<String>{
    public String exec(Tuple input) throws IOException {
        if (input == null || input.size() == 0)
            return null;
        String str = (String)input.get(0);
        return str.toUpperCase();
    }
}

在没有错误编译类之后，右键单击UDFTest001.java文件。它给你一个菜单。IDEA导出jar包
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
使用UDF，在编写UDF并生成Jar文件之后，请按照以下步骤进行操作：

第1步：注册Jar文件

$ pig -x local
REGISTER ./pig.jar

第2步：定义别名

【示例】

DEFINE UDFTest001 UDFTest001()

第3步：使用UDF
准备数据

udfdata.txt

001,Robin,22,newyork
002,BOB,23,Kolkata
003,Maya,23,Tokyo
004,Sara,25,London
005,David,23,Bhuwaneshwar
006,Maggy,22,Chennai
007,Robert,22,newyork
008,Syam,23,Kolkata
009,Mary,25,Tokyo
010,Saran,25,London
011,Stacy,25,Bhuwaneshwar
012,Kelly,22,Chennai

pig执行

$ pig -x local
udfdata = LOAD './udfdata.txt' USING PigStorage(',') as (id:int, name:chararray, age:int, city:chararray);

Upper_case = FOREACH udfdata GENERATE UDFTest001(name);
dump Upper_case

全部把名字转换成大写了
在这里插入图片描述

19）执行脚本

# 交互式执行脚本
$ pig -x mapreduce
exec xxx.pig

# 非交互式执行脚本
$ pig -x mapreduce xxx.pig

八、Apache Pig与其它组件对比

1）Apache Pig与MapReduce对比

在这里插入图片描述

2）Apache Pig与SQL对比

在这里插入图片描述
除了上述差异之外，Apache Pig Latin 还有以下几个优势：

  • 允许在管道中分割。
  • 允许开发人员在管道中的任何地方存储数据。
  • 声明执行计划。
  • 提供操作员执行ETL（提取，转换和加载）功能。

3）Apache Pig与Hive对比

在这里插入图片描述
Apache Pig到这里就结束了，操作起来还是比较简单，有疑问的小伙伴，欢迎给我留言，小伙伴也可以参考官方文档。后续会有更多关于大数据文章，请耐心等待。

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