第1章 引言
1.1 编写目的
介绍pig，一个不得不说的hadoop的扩展。
1.2 什么是pig
Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。
1.3 pig的特点
1、专注于于大量数据集分析（ad-hoc analysis ， ad-hoc 代表：a solution that has been custom designed for a specific problem ）；
2、运行在集群的计算架构上，Yahoo Pig 提供了多层抽象，简化并行计算让普通用户使用；这些抽象完成自动把用户请求queries翻译成有效的并行评估计划，然后在物理集群上执行这些计划；
3、提供类似 SQL 的操作语法；
4、开放源代码；
1.4 pig的主要用户
1、yahoo
2、twitter
1.5 关于pig和hive
对于开发人员，直接使用Java APIs可能是乏味或容易出错的，同时也限制了Java程序员在Hadoop上编程的运用灵活性。于是Hadoop提供了两个解决方案，使得Hadoop编程变得更加容易。
•Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。
•Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS），并允许使用类似于SQL语法进行数据查询。与Pig一样，Hive的核心功能是可扩展的。
Pig和Hive总是令人困惑的。Hive更适合于数据仓库的任务，Hive主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hive与SQL相似促使 其成为Hadoop与其他BI工具结合的理想交集。Pig赋予开发人员在大数据集领域更多的灵活性，并允许开发简洁的脚本用于转换数据流以便嵌入到较大的 应用程序。Pig相比Hive相对轻量，它主要的优势是相比于直接使用Hadoop Java APIs可大幅削减代码量。正因为如此，Pig仍然是吸引大量的软件开发人员。
第2章 安装pig
2.1 下载pig
下载pig的最新版本：
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/pig
我下载的是pig-0.10.0.tar.gz
2.2 安装pig
解压缩
tar zxvf pig-0.10.0.tar.gz
进入目录
cd pig-0.10.0
注意，pig是hadoop的工具，所以不需要修改原hadoop的配置。
将pig加入到环境变量中：
输入
cd ~
进入到用户主目录
vi .bashrc
最下边加入环境变量的配置
保存然后执行
. .bashrc
输入 pig -help进行测试，如果设置成功，则出现如下界面
如果想获取pig的源码，可以使用svn下载
http://svn.apache.org/repos/asf/pig/trunk
2.3 配置hadoop
进入目录$PIG_HOME/conf
修改配置文件，在pig.properties中加入
fs.default.name=hdfs://localhost:9000
mapred.job.tracker=localhost:9001
指向本地伪分布式的hdfs和mapreduce
在本地运行pig
pig -x local
得到如下界面
和hadoop一起运行
直接输入pig或者pig -x mapreduce
有可能出现下面的错误
Cannot find hadoop configurations in classpath (neither hadoop-site.xml nor core-site.xml was found in the classpath).
需要配置~/.bashrc或者/etc/profile，建议配置.bashrc文件，加入
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-1.0.3
export PIG_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/conf
配置完成后可正常进入
第3章 grunt shell
3.1 基本命令
Quit 退出grunt
kill hadoopID 终止正在运行的hadoop进程
set debug on 打开debug级别
使用命令包括：
help，quit，kill jobid，set debug [on|off]，set job.name ‘jobname’
文件命令包括：
cat,cd,copyFromLocal,copyToLocal,cp,ls,mkdir,mv,pwd,rm,rmf,exec,run
3.2 查询测试
到安装目录下找到/tutorial/data/excite-sall.log文件，数据分为3列，按制表符分隔，第一列为用户ID，第二列为Unix时间戳，第三列为查询记录。
输入如下语句：
grunt> log = LOAD 'tutorial/data/excite-small.log' AS (user,time,query);
将数据装载到一个称为log的别名中。
查询返回4个元组并显示：
grunt> lmt = LIMIT log 4;
grunt> DUMP lmt;
得到结果：
PIG中的读写操作：
LOAD
从文件装载数据到一个关系
LIMIT
限制元组个数为n
DUMP
显示一个关系的内容，主要用于调试
STORE
将一个关系中的数据存储到一个目录中
输入执行：
grunt> log = LOAD '/home/lgstar888/hadoop/pig-0.10.0/tutorial/data/excite-small.log' AS (user:chararray,time:long,query:chararray);
grunt> grpd = GROUP log BY user;
grunt> cntd = FOREACH grpd GENERATE group,COUNT(log);
grunt> STORE cntd INTO 'output';
用于统计每个用户查询发起的个数
使用grunt> DESCRIBE log;
查看schema
log: {user: chararray,time: long,query: chararray}
pig中的诊断运算符：
DESCRIBE alias；
显示一个关系的schema
EXPLAIN
显示用于计算一个关系的执行计划
ILLUSTRATE alias
逐步显示数据如何被转换
AVG
求平均值
CONCAT
连接两个字符串
COUNT
计算一个包中的元组个数
DIFF
比较一个元组中的两个字段
MAX
计算在一个单列包中的最大值
MIN
计算在一个单列包中的最小值
SIZE
计算元素的个数
SUM
计算在一个单列包中的数值的总和
IsEmpty
检查一个包是否为空
更多的相关的使用与配置已整理到
http://code.google.com/p/mycloub/