玩转大数据系列之Apache Pig高级技能之函数编程（六）

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在Hadoop的生态系统中，如果我们要离线的分析海量的数据，大多数人都会选择Apache Hive或Apache Pig，在国内总体来说，Hive使用的人群占比比较高， 而Pig使用的人相对来说，则少的多，这并不是因为Pig不成熟，不稳定，而是因为Hive提供了类数据库SQL的查询语句，使得大多人上手Hive非常容易，相反而Pig则提供了类Linux shell的脚本语法，这使得大多数人不喜欢使用。

如果在编程界，统计一下会SQL和会shell，那个人数占的比重大，散仙觉得，毫无疑问肯定是SQL语句了。因为有相当一部分编程人员是不使用Linux的，而是微软的的一套从C#,到ASP.NET，SQL Server再到Windows的专用服务器 。





OK，扯远了，赶紧回来，使用shell的攻城师们，我觉得都会爱上它的，因为在linux系统中，没有比shell更简洁易用了，如果再配上awk和sed更是如虎添翼了。

我们都知道shell是支持函数调用的，这一点和JavaScript是非常类似的，通过定义函数我们可以重复使用某个功能，而不用再次大量编码，其中，把变的东西，分离成参数，不变的东西定义成语句，这样以来，就能够降低编码的冗余和复杂性，试想一下，如果Java里，没有方法，那将会是多么不可思议的一件事。

Pig作为类shell的语言，也支持了函数的方式，封装某个功能，以便于我们重用，这一点相比Hive来说，是一个很好的优势。

下面先看下定义Pig函数（也叫宏命令）定义的语法：

DEFINE (macros) ：
支持的参数：
alias  pig的标量引用
整形（integer）
浮点型（float）
字符串（String）

下面看几个例子，让我们迅速对它熟悉并掌握，先看下我们的测试数据：

Java代码  

1. 1,张三,男,23,中国   
2. 2,张三,女,32,法国   
3. 3,小花,男,20,英国   
4. 4,小红,男,16,中国   
5. 5,小红,女,25,洛阳   
6. 6,李静,女,25,中国河南安阳   
7. 7,王强,男,11,英国   
8. 8,张飞,男,20,美国  

1,张三,男,23,中国
2,张三,女,32,法国
3,小花,男,20,英国
4,小红,男,16,中国
5,小红,女,25,洛阳
6,李静,女,25,中国河南安阳
7,王强,男,11,英国
8,张飞,男,20,美国

再看下pig脚本：

Java代码  

1. --定义pig函数1 支持分组统计数量   
2. DEFINE group_and_count (A,group_key,number_reduces) RETURNS B {   
3.     
4.  d = group $A by $group_key parallel $number_reduces;   
5.     
6.  $B = foreach d generate group, COUNT($1);   
7.   
8. };   
9.   
10.   
11. --定义pig函数2 支持排序   
12. --A 关系引用标量   
13. --order_field 排序的字段   
14. --order_type 排序方式 desc ? asc ?   
15. --storedir 存储的HDFS路径   
16. --空返回值   
17. define my_order(A,order_field,order_type,storedir) returns void {   
18.     
19.   d = order $A by $order_field $order_type ;   
20.   store  d into ‘$storedir‘ ;     
21.     
22.   
23. };    
24.   
25.   
26. --定义pig函数3，支持filter过滤，以及宏命令里面调用   
27.   
28. --定义过滤操作   
29. define  myfilter (A,field,count) returns B{   
30.   
31.    b= filter $A by $field > $count ;   
32.   
33.    $B = group_and_count(b,‘sex‘,1);   
34.   
35. };   
36.   
37.   
38. a = load  ‘/tmp/dongliang/318/person‘ using PigStorage(‘,‘) AS (id:int,name:chararray,sex:chararray,age:int,address:chararray) ;   
39.   
40.   
41. --------pig函数1测试-----------------   
42.   
43. --定义按名字分组   
44. --bb = group_and_count(a,name,1);   
45. --定义按性别分组   
46. --cc = group_and_count(a,sex,1);   
47. --dump bb;   
48. --dump cc;   
49.   
50. -------pig函数2测试------------------   
51.   
52. --按年龄降序   
53. --my_order(a,age,‘desc‘,‘/tmp/dongliang/318/z‘);   
54.   
55.   
56.   
57. --dump a;   
58.   
59.   
60. -------pig函数3测试------------------   
61.   
62.  --过滤年龄大于20的，并按性别，分组统计数量   
63.  r =  myfilter(a,‘age‘,20);   
64.   
65.   
66. dump r;  

--定义pig函数1 支持分组统计数量
DEFINE group_and_count (A,group_key,number_reduces) RETURNS B {
 
 d = group $A by $group_key parallel $number_reduces;
 
 $B = foreach d generate group, COUNT($1);

};


--定义pig函数2 支持排序
--A 关系引用标量
--order_field 排序的字段
--order_type 排序方式 desc ? asc ?
--storedir 存储的HDFS路径
--空返回值
define my_order(A,order_field,order_type,storedir) returns void {
 
  d = order $A by $order_field $order_type ;
  store  d into ‘$storedir‘ ;  
 

}; 


--定义pig函数3，支持filter过滤，以及宏命令里面调用

--定义过滤操作
define  myfilter (A,field,count) returns B{

   b= filter $A by $field > $count ;

   $B = group_and_count(b,‘sex‘,1);

};


a = load  ‘/tmp/dongliang/318/person‘ using PigStorage(‘,‘) AS (id:int,name:chararray,sex:chararray,age:int,address:chararray) ;


--------pig函数1测试-----------------

--定义按名字分组
--bb = group_and_count(a,name,1);
--定义按性别分组
--cc = group_and_count(a,sex,1);
--dump bb;
--dump cc;

-------pig函数2测试------------------

--按年龄降序
--my_order(a,age,‘desc‘,‘/tmp/dongliang/318/z‘);



--dump a;


-------pig函数3测试------------------

 --过滤年龄大于20的，并按性别，分组统计数量
 r =  myfilter(a,‘age‘,20);


dump r;

在上面的脚本中，散仙定义了三个函数，
（1）分组统计数量
（2）自定义输出存储
（3）自定义过滤并结合（1）统计数量

通过这3个例子，让大家对pig函数有一个初步的认识，上面的函数和代码都在一个脚本中，这样看起来不太友好，而且重用性，还没有得到最大发挥，实际上函数和主体脚本是可以分离的，再用的时候，我们只需要导入函数脚本，即可拥有所有的函数功能，这样一来，函数脚本被分离到主脚本外面，就大大增加了函数脚本的重用性，我们也可以再其他脚本中引用，而且函数脚本中也可以再次引用其他的函数脚本，但前提是不能够，递归引用，这样Pig语法在执行时，是会报错的，下面看下分离后的脚本文件：

一：函数脚本文件

Java代码  

1. --定义pig函数1 支持分组统计数量   
2. --A 关系引用标量   
3. --group_key 分组字段   
4. --使用reduce的个数   
5. --返回最终的引用结果   
6. DEFINE group_and_count (A,group_key,number_reduces) RETURNS B {   
7.     
8.  d = group $A by $group_key parallel $number_reduces;   
9.     
10.  $B = foreach d generate group, COUNT($1);   
11.   
12. };   
13.   
14.   
15. --定义pig函数2 支持排序   
16. --A 关系引用标量   
17. --order_field 排序的字段   
18. --order_type 排序方式 desc ? asc ?   
19. --storedir 存储的HDFS路径   
20. --空返回值   
21. define my_order(A,order_field,order_type,storedir) returns void {   
22.     
23.   d = order $A by $order_field $order_type ;   
24.   store  d into ‘$storedir‘ ;     
25.     
26.   
27. };    
28.   
29.   
30. --定义pig函数3，支持filter过滤，以及宏命令里面调用   
31. --A 关系引用标量   
32. --field 过滤的字段   
33. --count 阈值   
34. --返回最终的引用结果   
35.   
36. define  myfilter (A,field,count) returns B{   
37.   
38.    b= filter $A by $field > $count ;   
39.   
40.    $B = group_and_count(b,‘sex‘,1);   
41.   
42. };   
43.   
44.   
45.   
46. [search@dnode1 pigmacros]$   

--定义pig函数1 支持分组统计数量
--A 关系引用标量
--group_key 分组字段
--使用reduce的个数
--返回最终的引用结果
DEFINE group_and_count (A,group_key,number_reduces) RETURNS B {
 
 d = group $A by $group_key parallel $number_reduces;
 
 $B = foreach d generate group, COUNT($1);

};


--定义pig函数2 支持排序
--A 关系引用标量
--order_field 排序的字段
--order_type 排序方式 desc ? asc ?
--storedir 存储的HDFS路径
--空返回值
define my_order(A,order_field,order_type,storedir) returns void {
 
  d = order $A by $order_field $order_type ;
  store  d into ‘$storedir‘ ;  
 

}; 


--定义pig函数3，支持filter过滤，以及宏命令里面调用
--A 关系引用标量
--field 过滤的字段
--count 阈值
--返回最终的引用结果

define  myfilter (A,field,count) returns B{

   b= filter $A by $field > $count ;

   $B = group_and_count(b,‘sex‘,1);

};



[search@dnode1 pigmacros]$ 

二，主体脚本文件

Java代码  

1. --导入pig公用的函数库   
2.   
3. import ‘function.pig‘ ;   
4.   
5. a = load  ‘/tmp/dongliang/318/person‘ using PigStorage(‘,‘) AS (id:int,name:chararray,sex:chararray,age:int,address:chararray) ;   
6.   
7.   
8. --------pig函数1测试-----------------   
9.   
10. --定义按名字分组   
11. --bb = group_and_count(a,name,1);   
12. --定义按性别分组   
13. --cc = group_and_count(a,sex,1);   
14. --dump bb;   
15. --dump cc;   
16.   
17.   
18. -------pig函数2测试------------------   
19.   
20. --按年龄降序   
21. --my_order(a,age,‘desc‘,‘/tmp/dongliang/318/z‘);   
22. --dump a;   
23.   
24.   
25. -------pig函数3测试------------------   
26.   
27.  --过滤年龄大于20的，并按性别，分组统计数量   
28.  r =  myfilter(a,‘age‘,20);   
29.  dump r;  

--导入pig公用的函数库

import ‘function.pig‘ ;

a = load  ‘/tmp/dongliang/318/person‘ using PigStorage(‘,‘) AS (id:int,name:chararray,sex:chararray,age:int,address:chararray) ;


--------pig函数1测试-----------------

--定义按名字分组
--bb = group_and_count(a,name,1);
--定义按性别分组
--cc = group_and_count(a,sex,1);
--dump bb;
--dump cc;


-------pig函数2测试------------------

--按年龄降序
--my_order(a,age,‘desc‘,‘/tmp/dongliang/318/z‘);
--dump a;


-------pig函数3测试------------------

 --过滤年龄大于20的，并按性别，分组统计数量
 r =  myfilter(a,‘age‘,20);
 dump r;

需要注意的是，导入的函数文件，需要用单引号引起来，这样我们就完成了pig函数的重用，是不是非常类似shell的语法呢？有兴趣的同学们，赶紧体验一把吧！