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将 Apache Pig 与 Apache Hadoop on HDInsight 配合使用
了解如何将 Apache Pig 与 HDInsight 配合使用。
Apache Pig 是一个平台,用于使用名为 Pig Latin 的过程语言为 Apache Hadoop 创建程序。 Pig 可以替代 Java 来创建 MapReduce 解决方案,它已包括在 Azure HDInsight 中。 使用下表可以找出将 Pig 与 HDInsight 配合使用的各种方法:
在 Hadoop 中使用 MapReduce 来处理数据时,其中一项难题是仅使用映射和化简函数来实现处理逻辑。 进行复杂的处理时,通常必须将处理分解成多个 MapReduce 操作,这些操作合在一起即可获得所需的结果。
使用 Pig,可以将处理定义成一系列转换,相关数据经过这些转换即可生成所需的输出。
使用 Pig Latin 语言,可以通过一个或多个转换从原始输入描述数据流,以便生成所需的输出。 Pig Latin 程序遵循下述常规模式:
加载:从文件系统中读取要操作的数据。
转换:操作数据。
转储或存储:将数据输出到屏幕或将其存储后再进行处理。
Pig Latin 还支持使用用户定义函数 (UDF) 来调用外部组件,以便实现难以在 Pig Latin 中建模的逻辑。
有关 Pig Latin 的详细信息,请参阅 Pig Latin Reference Manual 1(Pig Latin 参考手册 1)和 Pig Latin Reference Manual 2(Pig Latin 参考手册 2)。
HDInsight 提供各种示例数据集,它们存储在 /example/data
和 /HdiSamples
目录中。 这些目录位于群集的默认存储中。 本文档中的 Pig 示例使用来自 /example/data/sample.log
的 Log4j 文件。
该文件中的每个日志都包含一行字段,其中包含一个 [LOG LEVEL]
字段,用于显示类型和严重性,例如:
2012-02-03 20:26:41 SampleClass3 [ERROR] verbose detail for id 1527353937
在前面的示例中,日志级别为 ERROR。
备注
还可以使用 Apache Log4j 日志记录工具来生成 log4j 文件,然后将该文件上传到 Blob。 请参阅将数据上传到 HDInsight 以获取相关说明。 有关如何将 Azure 存储中的 Blob 与 HDInsight 配合使用的详细信息,请参阅将 Azure Blob 存储与 HDInsight 配合使用。
下面的 Pig Latin 作业从 HDInsight 群集的默认存储加载 sample.log
文件。 然后,它会执行一系列转换,对输入数据中出现的每个日志级别进行计数。 结果会写入 STDOUT。
LOGS = LOAD 'wasb:///example/data/sample.log';
LEVELS = foreach LOGS generate REGEX_EXTRACT($0, '(TRACE|DEBUG|INFO|WARN|ERROR|FATAL)', 1) as LOGLEVEL;
FILTEREDLEVELS = FILTER LEVELS by LOGLEVEL is not null;
GROUPEDLEVELS = GROUP FILTEREDLEVELS by LOGLEVEL;
FREQUENCIES = foreach GROUPEDLEVELS generate group as LOGLEVEL, COUNT(FILTEREDLEVELS.LOGLEVEL) as COUNT;
RESULT = order FREQUENCIES by COUNT desc;
DUMP RESULT;
下图概要显示每个转换对数据的影响。
HDInsight 可以使用各种方法运行 Pig Latin 作业。 使用下表来确定哪种方法最适合用户,并访问此链接进行演练。
可以使用 SQL Server Integration Services (SSIS) 来运行 Pig 作业。 Azure Feature Pack for SSIS 提供适用于 HDInsight 上的 Pig 作业的以下组件。
在此处了解有关 Azure Feature Pack for SSIS 的详细信息。
现在,已了解如何将 Pig 与 HDInsight 配合使用,请使用以下链接来学习 Azure HDInsight 的其他用法。