原文链接 : http://zeppelin.apache.org/docs/0.7.2/interpreter/pig.html

译文链接 : http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030871

贡献者 : 片刻 ApacheCN Apache中文网

概述

Apache Pig是分析大型数据集的平台，包括用于表达数据分析程序的高级语言，以及用于评估这些程序的基础设施。Pig程序的显着特点在于它们的结构适用于大量的并行化，从而使它们能够处理非常大的数据集。

支持的解释器类型

• %pig.script（默认的Pig解释器，所以你可以使用%pig）

%pig.script就像猪unt壳。您可以在Pig grunt shell中运行的任何操作都可以在解释器中运行%pig.script，它用于运行Pig脚本，您不需要可视化数据，适合数据发送。

• %pig.query

%pig.query与之相比稍有不同%pig.script。它用于通过猪拉丁进行探索性数据分析，您可以利用齐柏林的可视化功能。还有就是在两者之间的最后一条语句2个细微差别%pig.script和%pig.query

• 最后一句话中没有猪别名%pig.query（见下面的例子）。
• 最后一个声明必须单行 %pig.query



支持运行时模式

• 本地
• MapReduce的
• Tez_Local（仅支持Tez 0.7）
• Tez（仅支持Tez 0.7）

如何使用

如何设置Pig

• 本地模式

在本地模式下不需要做任何事情

• MapReduce模式

需要指定HADOOP_CONF_DIR ZEPPELIN_HOME/conf/zeppelin-env.sh。

• Tez本地模式

tez本地模式不需要做任何事情

• Tez模式

需要指定HADOOP_CONF_DIR和TEZ_CONF_DIR ZEPPELIN_HOME/conf/zeppelin-env.sh。

如何配置解释器

在口译员菜单中，您必须创建一个新的Pig解释器。默认情况下，Pig解释器具有以下属性。您可以在这里设置任何Pig属性，将其传递给Pig引擎。（如tez.queue.name＆mapred.job.queue.name）。此外，我们使用段落标题作为作业名称（如果存在），否则使用猪脚本的最后一行。所以你可以使用它来查找在YARN RM UI中运行的应用程序。

案例

pig

%pig 
 
bankText = load 'bank.csv' using PigStorage(';'); 
bank = foreach bankText generate $0 as age, $1 as job, $2 as marital, $3 as education, $5 as balance;  
bank = filter bank by age != '"age"'; 
bank = foreach bank generate (int)age, REPLACE(job,'"','') as job, REPLACE(marital, '"', '') as marital, (int)(REPLACE(balance, '"', '')) as balance; 
store bank into 'clean_bank.csv' using PigStorage(';'); -- this statement is optional, it just show you that most of time %pig.script is used for data munging before querying the data.   

pig.query

获取年龄小于30的每个年龄的数量

%pig.query 
 
bank_data = filter bank by age < 30; 
b = group bank_data by age; 
foreach b generate group, COUNT($1);  

与上述相同，但使用动态文本形式，以便使用可以在文本框中指定变量maxAge。（见下面的屏幕截图）。动态形式是齐柏林很酷的功能，您可以参考此链接）了解详情。

%pig.query 
 
bank_data = filter bank by age < ${maxAge=40}; 
b = group bank_data by age; 
foreach b generate group, COUNT($1) as count;  

获取具体婚姻类型的每个年龄的数量，也在这里使用动态表单。用户可以在下拉列表中选择婚姻类型（见下面的屏幕截图）。

%pig.query 
 
bank_data = filter bank by marital=='${marital=single,single|divorced|married}'; 
b = group bank_data by age; 
foreach b generate group, COUNT($1) as count;  

以上示例在Zeppelin的Pig教程中，您可以查看详细信息。这是截图。

数据共享%pig和%pig.query，这样就可以做一些常见的工作%pig，并以此为基础进行的数据不同种类的查询%pig。此外，我们建议您明确指定别名，以便可视化文件正确显示列名称。在上面的例子2和3中%pig.query，我们命名COUNT($1)为count。如果你不这样做，那么我们将使用position来命名它。例如在上面的第一个例子中%pig.query，我们将用col_1图表来表示COUNT($1)。