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Apache Pig的一些基础概念及用法总结(2)

2014-10-05 11:58 267 查看
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本文可以让刚接触pig的人对一些基础概念有个初步的了解。

本文的大量实例都是作者Darran Zhang(website: codelast.com)在工作、学习中总结的经验或解决的问题,并且添加了较为详尽的说明及注解,此外,作者还在不断地添加本文的内容,希望能帮助一部分人。

要查看Pig系列教程,请点击【这里】

Apache pig是用来处理大规模数据的高级查询语言,配合Hadoop使用,可以在处理海量数据时达到事半功倍的效果,比使用Java,C++等语言编写大规模数据处理程序的难度要小N倍,实现同样的效果的代码量也小N倍。Twitter就大量使用pig来处理海量数据——有兴趣的,可以看Twitter工程师写的这个PPT

但是,刚接触pig时,可能会觉得里面的某些概念以及程序实现方法与想像中的很不一样,甚至有些莫名,所以,你需要仔细地研究一下基础概念,这样在写pig程序的时候,才不会觉得非常别扭。

本文基于以下环境:

pig 0.8.1

先给出两个链接:pig参考手册1pig参考手册2。本文的部分内容来自这两个手册,但涉及到翻译的部分,也是我自己翻译的,因此可能理解与英文有偏差,如果你觉得有疑义,可参考英文内容。

(1)LIMIT操作并不会减少读入的数据量

如果你只需要输出一个小数据集,通常你可以使用LIMIT来实现,例如:

Pig会只加载5条记录,就不再读取其他的记录了吗?答案是:不会。Pig将读取数据文件中的所有记录,然后再从中挑5条。这是Pig可以做优化、却没有做的一点。

【更新】Pig 0.10已经有了这功能了:

Push Limit into Loader
Pig optimizes limit query by pushing limit automatically to the loader, thus requiring only a fraction of the entire input to be scanned.

按我的理解,上面这段话的含义是:Pig将LIMIT查询自动优化到loader中,这样就只会扫描整个输入数据集的一部分(而不是全部)。

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(2)使用UDF不一定要在Pig脚本中REGISTER,也可以在命令行指定

大家知道,使用UDF需要在Pig脚本中REGISTER该UDF的jar包,但你可能不知道,你也可以不在Pig脚本中REGISTER它,而是通过命令行指定:

以上命令告诉了我们几件事:

①我们让Pig执行了test.pig脚本;

②我们向Pig传入了“pig.additional.jars”这样一个参数,此参数的作用相当于在Pig脚本中REGISTER jar包;

③如果你要REGISTER多个jar包,只需像上面的例子一样,用分号(:)把多个jar包路径隔开即可;

④test.pig必须写在最后,而不能写成“pig
test.pig -Dpig.additional.jars=XXX”这样,否则Pig直接报错:

ERROR 2999: Unexpected internal error. Encountered unexpected arguments on command line – please check the command line.

当然,为了可维护性好,你最好把REGISTER jar包写在Pig脚本中,不要通过命令行传入。

(3)使用ORDER排序时,null会比所有值都小

用ORDER按一个字段排序,如果该字段的所有值中有null,那么null会比其他值都小。

(4)如何按指定的几个字段来去重

去重,即去除重复的记录。通常,我们使用DISTINCT来去除整行重复的记录,但是,如果我们只想用几个字段来去重,怎么做?

假设有以下数据文件:

我们要按第1、2、3、4个字段来去重,也就是说,去重结果应为:

那么,我们可以这样做:

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输出结果为:

代码很简单,就是利用了GROUP时会自动对group的key去重的功能,这里不用多解释大家应该也能看懂。

(5)如何设置Pig job的名字,使得在Hadoop jobtracker中可以清晰地识别出来

在Pig脚本中的一开始处,写上这一句:

将使得Pig job name被设置为“This is my job”,从而在Hadoop jobtracker的web界面中可以很容易地找到你的job。如果不设置的话,其名字将显示为“PigLatin:DefaultJobName”。

(6)“scalar has more than one row in the output”错误的一个原因

遇到了这个错误?我来演示一下如何复现这个错误。

假设有两个文件:

现在我们来做一个JOIN:

这段代码是必然会fail的,错误提示为:

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乍一看,似乎代码简单得一点问题都没有啊?其实仔细一看,“A.col1”的写法根本就是错误的,应该写成“A::col1”才对,因为你只要 DESCRIBE 一下 C 的schema就明白了:

Pig的这个错误提示得很不直观,在这个链接中也有人提到过了。

(7)如何将数据保存为LZO压缩格式的文本文件

还是借助于elephant-bird,可以轻易完成这个工作:

结果就会得到一堆名称类似于“part-m-00000.lzo”的文件。

注意以上省略了一堆的“REGISTER XXX.jar”代码,你需要自己添加上你的jar包路径。

有人说,那加载LZO压缩的文本文件呢?很简单:

这表示指定了分隔符为逗号,如果不想指定,省略括号中的内容即可。

(未完待续)
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