Pig UDF示例简单实用的Pig用户定义函数示范

Pig的自定义加载函数可以将一行数据解析为一个Tuple，例如，可以用于处理员工信息数据。

大数据用 Pig，挺适合那种不想深挖 MapReduce 又想灵活数据的你。Pig 的 Pig Latin 语言有点像 SQL，但写法更自由，适合清洗、转换、复杂聚合这类活儿。你要是以前写过 Hive，那对比一下你就能感觉出来，Pig 更像灵活的工程利器，Hive 更偏报告。命令行、脚本、脚本文件三种用法切换也比较方便，写个脚本丢到生产环境跑都没问题。最常用的命令像load、foreach、filter这些，语法上没啥门槛，快就能上手。比如你要从a.txt里加载数据，只要一句：A = load 'a.txt' as (id:int, name:chararray);复杂的业务逻辑拆成步骤来写也

这份Pig学习PPT将带领您探索Pig编程的核心概念，并通过实际案例展示Pig在处理大规模数据集方面的强大功能。 主要内容: Pig Latin语法基础 数据加载和存储 数据转换和操作 用户自定义函数(UDF) Pig执行优化 学习收益: 掌握Pig编程的核心技能 能够使用Pig处理大规模数据集 提升数据分析和处理能力

Pig 的 MapReduce 模式安装配置其实不难，熟悉 Hadoop 的你应该上手挺快的。Pig 本身就是为了 MapReduce 写法复杂这事儿的，写脚本像写 SQL，效率高不少。安装就几步，下载、解压、改环境变量，熟悉 Linux 操作的都懂。Grunt Shell 启动方式也比较直观，加个-x mapreduce参数就行，用来跑 MapReduce 任务还蛮稳的。Pig Latin 这个语法上手也不难，结构清晰，适合做数据清洗、转化这些中间工作。你如果之前用过 Hive 或者直接写 MapReduce，应该能快对比出 Pig 的优势。Hive 偏查询，Pig 更灵活一点，尤其是半结构

探索 Pig 的实战应用，掌握大数据处理的强大工具。

Pig 是一种连接 Hadoop 集群进行数据分析的工具，它为不熟悉 Java 的用户提供了一种类似 SQL 的数据流语言 Pig Latin，简化了数据处理过程。

要使用 UDF 自定义函数与 Spark SQL，需要导入依赖包： org.apache.spark:spark-sql_2.10:1.6.1 org.apache.spark:spark-hive_2.10:1.6.1

大数据处理技术——pig操作的实施

在 Microsoft SQL Server 2008 中，用户自定义函数接收参数，执行操作，并返回标量或结果集。可使用 Transact-SQL 或 .NET 编写。