Pig
外观
Pig是构建在Hadoop之上的高级数据流语言和执行框架,主要用于简化大规模数据集的处理和分析。它提供了一种称为Pig Latin的脚本语言,允许用户以更直观的方式编写复杂的数据转换,而无需直接使用低级的MapReduce编程模型。
概述[编辑 | 编辑源代码]
Pig最初由雅虎研究院开发,后来成为Apache软件基金会的顶级项目。其主要特点包括:
- 提供类似SQL的高级数据操作语言(Pig Latin)
- 自动优化执行计划
- 支持用户自定义函数(UDF)
- 可扩展的运算符集合
Pig特别适合以下场景:
- ETL(提取、转换、加载)流程
- 数据分析
- 迭代数据处理
架构[编辑 | 编辑源代码]
Pig系统由以下主要组件构成:
- Pig Latin:数据流语言
- 执行引擎:将Pig Latin脚本转换为MapReduce作业
- 优化器:对执行计划进行优化
Pig Latin基础[编辑 | 编辑源代码]
Pig Latin是一种面向数据流的语言,主要操作包括:
- 加载数据(LOAD)
- 转换数据(FILTER, FOREACH, GROUP等)
- 存储数据(STORE)
基本示例[编辑 | 编辑源代码]
以下是一个简单的Pig Latin脚本示例,计算文本文件中单词的出现频率:
-- 加载数据
lines = LOAD 'input.txt' AS (line:chararray);
-- 将每行拆分为单词
words = FOREACH lines GENERATE FLATTEN(TOKENIZE(line)) AS word;
-- 按单词分组
grouped = GROUP words BY word;
-- 计算每个单词的出现次数
wordcount = FOREACH grouped GENERATE group, COUNT(words);
-- 存储结果
STORE wordcount INTO 'output';
数据类型[编辑 | 编辑源代码]
Pig Latin支持以下基本数据类型:
- 简单类型:int、long、float、double、chararray、bytearray、boolean、datetime
- 复杂类型:tuple、bag、map
操作符[编辑 | 编辑源代码]
Pig Latin提供丰富的操作符来处理数据:
- 关系操作:LOAD, FILTER, FOREACH, GROUP, JOIN等
- 诊断操作:DUMP, DESCRIBE, EXPLAIN等
- 系统命令:REGISTER, DEFINE等
用户自定义函数[编辑 | 编辑源代码]
Pig允许用户使用Java、Python等语言编写自定义函数(UDF)来扩展功能。
Java UDF示例[编辑 | 编辑源代码]
package com.example.pig.udf;
import java.io.IOException;
import org.apache.pig.EvalFunc;
import org.apache.pig.data.Tuple;
public class UpperCase extends EvalFunc<String> {
public String exec(Tuple input) throws IOException {
if (input == null || input.size() == 0)
return null;
try {
String str = (String)input.get(0);
return str.toUpperCase();
} catch(Exception e) {
throw new IOException("Error processing input", e);
}
}
}
在Pig Latin中使用:
REGISTER 'myudfs.jar';
DEFINE toUpper com.example.pig.udf.UpperCase();
data = LOAD 'data' AS (name:chararray);
upper_data = FOREACH data GENERATE toUpper(name);
性能优化[编辑 | 编辑源代码]
提高Pig脚本性能的常用技术:
- 使用合适的JOIN策略
- 合理设置并行度
- 使用COGROUP代替多个JOIN
- 尽早使用FILTER减少数据量
与Hive的比较[编辑 | 编辑源代码]
特性 | Pig | Hive |
---|---|---|
语言类型 | 过程式数据流语言 | 声明式SQL-like语言 |
主要用途 | ETL流程 | 数据仓库查询 |
执行引擎 | 转换为MapReduce | 转换为MapReduce/Tez/Spark |
学习曲线 | 中等 | 对熟悉SQL的用户更简单 |
实际应用案例[编辑 | 编辑源代码]
某电商公司使用Pig处理每日用户行为日志: 1. 清洗原始日志数据 2. 计算用户点击率 3. 生成商品推荐模型输入 4. 聚合生成日报表
参见[编辑 | 编辑源代码]
参考资料[编辑 | 编辑源代码]
- 《Programming Pig》- Alan Gates
- Apache Pig官方文档