-

一般来说，Apache Pig在Hadoop之上工作。它是一种分析工具，用于分析 Hadoop File System中存在的大型数据集。要使用Apache Pig分析数据，我们必须首先将数据加载到Apache Pig中。本章介绍如何从HDFS将数据加载到Apache Pig。

准备HDFS

在MapReduce模式下，Pig从HDFS读取（加载）数据并将结果存回HDFS。因此，让我们先从HDFS开始，在HDFS中创建以下示例数据。

学生ID名字姓氏电话号码城市
001RajivReddy9848022337Hyderabad
002siddarthBattacharya9848022338Kolkata
003RajeshKhanna9848022339Delhi
004PreethiAgarwal9848022330Pune
005TrupthiMohanthy9848022336Bhuwaneshwar
006ArchanaMishra9848022335Chennai

上述数据集包含六个学生的个人详细信息，如id，名字，姓氏，电话号码和城市。

步骤1:验证Hadoop

首先，使用Hadoop version命令验证安装，如下所示。

$ hadoop version

如果你的系统里有Hadoop，并且已设置PATH变量，那么你将获得以下输出 - 

Hadoop 2.6.0 
Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 
e3496499ecb8d220fba99dc5ed4c99c8f9e33bb1 
Compiled by jenkins on 2014-11-13T21:10Z 
Compiled with protoc 2.5.0 
From source with checksum 18e43357c8f927c0695f1e9522859d6a 
This command was run using /home/Hadoop/hadoop/share/hadoop/common/hadoop
common-2.6.0.jar

步骤2:启动HDFS

浏览Hadoop的 sbin 目录，并启动 yarn 和Hadoop dfs（分布式文件系统），如下所示。

cd /$Hadoop_Home/sbin/ 
$ start-dfs.sh 
localhost: starting namenode, logging to /home/Hadoop/hadoop/logs/hadoopHadoop-namenode-localhost.localdomain.out 
localhost: starting datanode, logging to /home/Hadoop/hadoop/logs/hadoopHadoop-datanode-localhost.localdomain.out 
Starting secondary namenodes [0.0.0.0] 
starting secondarynamenode, logging to /home/Hadoop/hadoop/logs/hadoop-Hadoopsecondarynamenode-localhost.localdomain.out
 
$ start-yarn.sh 
starting yarn daemons 
starting resourcemanager, logging to /home/Hadoop/hadoop/logs/yarn-Hadoopresourcemanager-localhost.localdomain.out 
localhost: starting nodemanager, logging to /home/Hadoop/hadoop/logs/yarnHadoop-nodemanager-localhost.localdomain.out

步骤3:在HDFS中创建目录

在Hadoop DFS中，可以使用 mkdir 命令创建目录。在HDFS所需路径中创建一个名为 Pig_Data 的新目录，如下所示。

$cd /$Hadoop_Home/bin/ 
$ hdfs dfs -mkdir hdfs://localhost:9000/Pig_Data

步骤4:将数据放在HDFS中

Pig的输入文件包含单个行中的每个元组/记录。记录的实体由分隔符分隔（在我们的示例中，我们使用“，”）。在本地文件系统中，创建一个包含数据的输入文件 student_data.txt ，如下所示。

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.

现在，使用 put 命令将文件从本地文件系统移动到HDFS，如下所示。（你也可以使用 copyFromLocal 命令。）

$ cd $HADOOP_HOME/bin 
$ hdfs dfs -put /home/Hadoop/Pig/Pig_Data/student_data.txt dfs://localhost:9000/pig_data/

验证文件

使用 cat 命令验证文件是否已移入HDFS，如下所示。

$ cd $HADOOP_HOME/bin
$ hdfs dfs -cat hdfs://localhost:9000/pig_data/student_data.txt

输出

现在，可以看到文件的内容，如下所示。

15/10/01 12:16:55 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop
library for your platform... using builtin-java classes where applicable
  
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

Load运算符

你可以使用 Pig Latin 的 LOAD 运算符，从文件系统（HDFS / Local）将数据加载到Apache Pig中。

语法

load语句由两部分组成，用“=”运算符分隔。在左侧，需要提到我们想要存储数据的关系的名称；而在右侧，我们需要定义如何存储数据。下面给出了 Load 运算符的语法。

Relation_name = LOAD 'Input file path' USING function as schema;

说明:

  • relation_name - 我们必须提到要存储数据的关系。

  • Input file path - 我们必须提到存储文件的HDFS目录。（在MapReduce模式下）

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

  • Schema - 我们必须定义数据的模式，可以定义所需的模式如下 - 

(column1 : data type, column2 : data type, column3 : data type);

注意:我们加载数据而不指定模式。在这种情况下，列将被寻址为$01，$02，等...（检查）。

例

例如，我们使用 LOAD 命令，在名为学生的模式下在Pig中的 student_data.txt 加载数据。

启动Pig Grunt Shell

首先，打开Linux终端。在MapReduce模式下启动Pig Grunt shell，如下所示。

$ Pig –x mapreduce

它将启动Pig Grunt shell，如下所示。

15/10/01 12:33:37 INFO pig.ExecTypeProvider: Trying ExecType : LOCAL
15/10/01 12:33:37 INFO pig.ExecTypeProvider: Trying ExecType : MAPREDUCE
15/10/01 12:33:37 INFO pig.ExecTypeProvider: Picked MAPREDUCE as the ExecType

2015-10-01 12:33:38,080 [main] INFO  org.apache.pig.Main - Apache Pig version 0.15.0 (r1682971) compiled Jun 01 2015, 11:44:35
2015-10-01 12:33:38,080 [main] INFO  org.apache.pig.Main - Logging error messages to: /home/Hadoop/pig_1443683018078.log
2015-10-01 12:33:38,242 [main] INFO  org.apache.pig.impl.util.Utils - Default bootup file /home/Hadoop/.pigbootup not found
  
2015-10-01 12:33:39,630 [main]
INFO org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.HExecutionEngine - Connecting to hadoop file system at: hdfs://localhost:9000
 
grunt>

执行Load语句

现在，通过在Grunt shell中执行以下Pig Latin语句，将文件 student_data.txt 中的数据加载到Pig中。

grunt> student = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/student_data.txt' 
   USING PigStorage(',')
   as ( id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, phone:chararray, 
   city:chararray );

以下是对上述说明的描述。

Relation name我们已将数据存储在学生（student）模式中。
Input file path我们从HDFS的/pig_data/目录中的 student_data.txt 文件读取数据。
Storage function我们使用了 PigStorage() 函数，将数据加载并存储为结构化文本文件。它采用分隔符，使用元组的每个实体作为参数分隔。默认情况下，它以“\t"作为参数。
schema

我们已经使用以下模式存储了数据。

columnid名字姓氏电话号码城市
datatypeintchar arraychar arraychar arraychar array

注意: Load语句会简单地将数据加载到Pig的指定的关系中。要验证Load语句的执行情况，必须使用Diagnostic运算符，这将在后续的章节中讨论。

© 2023 mianshi8.net MIT license