×

Apache Pig 介绍

Apache Pig 概述Apache Pig 架构

Apache Pig 环境

Apache Pig 安装Apache Pig 执行Apache Pig Grunt Shell

Pig Latin 介绍

Pig Latin 基础

Apache Pig 加载和存储

Apache Pig 加载数据Apache Pig 存储数据

Apache Pig 诊断运算符

Apache Pig Diagnostic运算符Apache Pig Describe运算符Apache Pig Explain运算符Apache Pig illustrate运算符

Apache Pig 分组和连接

Apache Pig Group运算符Apache Pig Cogroup运算符Apache Pig Join运算符Apache Pig Cross运算符

Apache Pig 合并和拆分

Apache Pig Union运算符Apache Pig Split运算符

Apache Pig 过滤

Apache Pig Filter运算符Apache Pig Distinct运算符Apache Pig Foreach运算符

Apache Pig 排序

Apache Pig Order By运算符Apache Pig Limit运算符

Pig Latin 内置函数

Apache Pig Eval函数Apache Pig 加载和存储函数Apache Pig 包和元组函数Apache Pig 字符串函数Apache Pig 日期时间函数Apache Pig 数学函数

Apache Pig 其他执行模式

Apache Pig 用户定义函数Apache Pig 运行脚本

Apache Pig 有用的资源

Apache Pig 有用资源Apache Pig 讨论

Apache Pig 用户定义函数(UDF)


除了内置函数之外,Apache Pig还为 User Defined Function(UDF:用户定义函数)提供广泛的支持。使用这些UDF,可以定义我们自己的函数并使用它们。UDF支持六种编程语言,即Java,Jython,Python,JavaScript,Ruby和Groovy。

对于编写UDF,在Java中提供全面的支持,并在所有其他语言中提供有限的支持。使用Java,你可以编写涉及处理的所有部分的UDF,如数据加载/存储,列转换和聚合。由于Apache Pig是用Java编写的,因此与其他语言相比,使用Java语言编写的UDF工作效率更高。

在Apache Pig中,我们还有一个用于UDF名为 Piggybank 的Java存储库。使用Piggybank,我们可以访问由其他用户编写的Java UDF,并贡献我们自己的UDF。

Java中的UDF的类型

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

  • Filter函数 - Filter(过滤)函数用作过滤器语句中的条件。这些函数接受Pig值作为输入并返回布尔值。

  • Eval函数 - Eval函数在FOREACH-GENERATE语句中使用。这些函数接受Pig值作为输入并返回Pig结果。

  • Algebraic函数 - Algebraic(代数)函数对FOREACHGENERATE语句中的内包起作用。这些函数用于对内包执行完全MapReduce操作。

使用Java编写UDF

要使用Java编写UDF,我们必须集成jar文件 Pig-0.15.0.jar 在本章节中,将讨论如何使用Eclipse编写示例UDF。在继续学习前,请确保你已在系统中安装了Eclipse和Maven。

按照下面给出的步骤写一个UDF函数:

  • 打开Eclipse并创建一个新项目(例如 myproject )。

  • 将新创建的项目转换为Maven项目。

  • 在pom.xml中复制以下内容。此文件包含Apache Pig和Hadoop-core jar文件的Maven依赖关系。

<project xmlns = "http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
   xmlns:xsi = "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
   xsi:schemaLocation = "http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache .org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> 
	
   <modelVersion>4.0.0</modelVersion> 
   <groupId>Pig_Udf</groupId> 
   <artifactId>Pig_Udf</artifactId> 
   <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	
   <build>    
      <sourceDirectory>src</sourceDirectory>    
      <plugins>      
         <plugin>        
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>        
            <version>3.3</version>        
            <configuration>          
               <source>1.7</source>          
               <target>1.7</target>        
            </configuration>      
         </plugin>    
      </plugins>  
   </build>
	
   <dependencies> 
	
      <dependency>            
         <groupId>org.apache.pig</groupId>            
         <artifactId>pig</artifactId>            
         <version>0.15.0</version>     
      </dependency> 
		
      <dependency>        
         <groupId>org.apache.hadoop</groupId>            
         <artifactId>hadoop-core</artifactId>            
         <version>0.20.2</version>     
      </dependency> 
      
   </dependencies>  
	
</project>
  • 保存文件并刷新它。 Maven依赖关系部分中,可以找到下载的jar文件。

  • 创建名为 Sample_Eval 的新的类文件,并在其中复制以下内容。

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 Sample_Eval 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();  
   } 
}

在编写UDF时,必须继承EvalFunc类并向 exec() 函数提供实现。在此函数中,写入UDF所需的代码。在上面的例子中,我们返回了将给定列的内容转换为大写的代码。

  • 编译完类并确认没有错误后,右键单击Sample_Eval.java文件。它将呈现一个菜单。选择“export”,如以下屏幕截图所示。

选择export
  • 点击“export”,将看到以下窗口。 点击“JAR file”

点击Export
  • 点击“Next>”按钮继续操作。将获得另一个窗口,你需要在本地文件系统中输入路径,在其中存储jar文件。

jar export
  • 最后,单击“Finish”按钮。在指定的文件夹中,创建一个Jar文件 sample_udf.jar 此jar文件包含用Java编写的UDF。

使用UDF

在编写UDF和生成Jar文件后,请按照下面给出的步骤:

步骤1:注册Jar文件

在写入UDF(在Java中)后,我们必须使用Register运算符注册包含UDF的Jar文件。通过注册Jar文件,用户可以将UDF的位置绑定到Apache Pig。

语法

下面给出了Register运算符的语法。

REGISTER path; 

让我们注册本章前面创建的sample_udf.jar。以本地模式启动Apache Pig并注册jar文件sample_udf.jar,如下所示。

$cd PIG_HOME/bin 
$./pig –x local 

REGISTER '/$PIG_HOME/sample_udf.jar'

注意:假设路径中的Jar文件:/$PIG_HOME/sample_udf.jar

步骤2:定义别名

注册UDF后,可以使用 Define 运算符为其定义一个别名。

语法

下面给出了Define运算符的语法。

DEFINE alias {function | [`command` [input] [output] [ship] [cache] [stderr] ] }; 

定义sample_eval的别名,如下所示。

DEFINE sample_eval sample_eval();

步骤3:使用UDF

定义别名后,可以使用与内置函数相同的UDF。假设在HDFS /Pig_Data/ 目录中有一个名为emp_data的文件,其中包含以下内容。

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

并假设我们已将此文件加载到Pig中,如下所示。

grunt> emp_data = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/emp1.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, city:chararray);

现在使用UDF sample_eval 将员工的姓名转换为大写。

grunt> Upper_case = FOREACH emp_data GENERATE sample_eval(name);

请验证关系 Upper_case 的内容,如下所示。

grunt> Dump Upper_case;
  
(ROBIN)
(BOB)
(MAYA)
(SARA)
(DAVID)
(MAGGY)
(ROBERT)
(SYAM)
(MARY)
(SARAN)
(STACY)
(KELLY)



分类导航

关注微信下载离线手册

bootwiki移动版 bootwiki
(群号:472910771)