通常，Apache Pig在Hadoop之上运行.它是一种分析工具，可分析 H adoop F ile S 系统中存在的大型数据集.要使用Apache Pig分析数据，我们必须首先将数据加载到Apache Pig中.本章介绍如何从HDFS向Apache Pig加载数据.
在MapReduce模式下，Pig从HDFS读取(加载)数据将结果存储回HDFS.因此，让我们启动HDFS并在HDFS中创建以下示例数据.
| Student ID | First Name | Last Name | Phone | City |
|---|---|---|---|---|
| 001 | Rajiv | Reddy | 9848022337 | Hyderabad |
| 002 | siddarth | Battacharya | 9848022338 | Kolkata |
| 003 | Rajesh | Khanna | 9848022339 | Delhi |
| 004 | Preethi | Agarwal | 9848022330 | Pune |
| 005 | Trupthi | Mohanthy | 9848022336 | Bhuwaneshwar |
| 006 | Archana | Mishra | 9848022335 | Chennai |
上述数据集包含id，first name，last等个人详细信息姓名，电话号码和城市，六名学生.
首先，使用Hadoop版本命令验证安装，如下所示.
$ hadoop version
如果您的系统包含Hadoop，如果你设置了PATH变量，那么你将获得以下输出 :
Hadoop 2.6.0 Subversion https://img01.yuandaxia.cn/Content/img/tutorials/apache_pig/asf -r e3496499ecb8d220fba99dc5ed4c99c8f9e33bb1 Compiled by jenkins on 2014-11-13T21:10Z Compiled with protoc 2.5.0 From source with checksum 18e43357c8f927c0695f1e9522859d6a This command was run using /home/Hadoop/hadoop/share/hadoop/common/hadoop common-2.6.0.jar
浏览Hadoop的 sbin 目录并启动 yarn 和Hadoop dfs(分布式文件系统)，如下所示.
cd /$Hadoop_Home/sbin/ $ start-dfs.sh localhost: starting namenode, logging to /home/Hadoop/hadoop/logs/hadoopHadoop-namenode-localhost.localdomain.out localhost: starting datanode, logging to /home/Hadoop/hadoop/logs/hadoopHadoop-datanode-localhost.localdomain.out Starting secondary namenodes [0.0.0.0] starting secondarynamenode, logging to /home/Hadoop/hadoop/logs/hadoop-Hadoopsecondarynamenode-localhost.localdomain.out $ start-yarn.sh starting yarn daemons starting resourcemanager, logging to /home/Hadoop/hadoop/logs/yarn-Hadoopresourcemanager-localhost.localdomain.out localhost: starting nodemanager, logging to /home/Hadoop/hadoop/logs/yarnHadoop-nodemanager-localhost.localdomain.out
在Hadoop DFS中，您可以使用命令 mkdir 创建目录.在HDFS中创建一个名为 Pig_Data 的新目录，如下所示.
$cd /$Hadoop_Home/bin/ $ hdfs dfs -mkdir hdfs://localhost:9000/Pig_Data
Pig的输入文件包含各行中的每个元组/记录.并且记录的实体由分隔符分隔(在我们的示例中，我们使用"，").
在本地文件系统中，创建一个输入文件 student_data.txt 包含如下所示的数据.
001,Rajiv,Reddy,9848022337,Hyderabad 002,siddarth,Battacharya,9848022338,Kolkata 003,Rajesh,Khanna,9848022339,Delhi 004,Preethi,Agarwal,9848022330,Pune 005,Trupthi,Mohanthy,9848022336,Bhuwaneshwar 006,Archana,Mishra,9848022335,Chennai.
现在，使用 put 命令将文件从本地文件系统移动到HDFS，如下所示. (您也可以使用 copyFromLocal 命令.)
$ cd $HADOOP_HOME/bin $ hdfs dfs -put /home/Hadoop/Pig/Pig_Data/student_data.txt dfs://localhost:9000/pig_data/
您可以使用 cat 命令验证文件是否已移入HDFS，如下所示.
$ cd $HADOOP_HOME/bin $ hdfs dfs -cat hdfs://localhost:9000/pig_data/student_data.txt
您可以看到该文件的内容，如下所示.
15/10/01 12:16:55 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 001,Rajiv,Reddy,9848022337,Hyderabad 002,siddarth,Battacharya,9848022338,Kolkata 003,Rajesh,Khanna,9848022339,Delhi 004,Preethi,Agarwal,9848022330,Pune 005,Trupthi,Mohanthy,9848022336,Bhuwaneshwar 006,Archana,Mishra,9848022335,Chennai
您可以使用 Pig Latin 的 LOAD 运算符从文件系统(HDFS/Local)将数据加载到Apache Pig.
load语句由两部分组成，除以"="运算符.在左侧，我们需要提及我们要存储数据的关系 where 的名称，在右侧，我们必须定义如何我们存储数据.下面给出了加载运算符的语法.
Relation_name = LOAD 'Input file path' USING function as schema;
其中，
relation_name : 我们必须提到我们想要存储数据的关系.
输入文件路径 : 我们必须提到存储文件的HDFS目录. (在MapReduce模式下)
功能 : 我们必须从Apache Pig提供的一组加载函数中选择一个函数( BinStorage，JsonLoader，PigStorage，TextLoader ).
架构 : 我们必须定义数据的模式.我们可以定义所需的模式如下 :
(column1 : data type, column2 : data type, column3 : data type);
注意 : 我们加载数据而不指定架构.在这种情况下，列将被定位为$ 01，$ 02等...(检查).
作为示例，让我们加载使用 LOAD 命令在名为学生的模式下的Pig中的 student_data.txt 中的数据.
首先，打开Linux终端.在MapReduce模式下启动Pig Grunt shell，如下所示.
$ Pig –x mapreduce
它将启动Pig Grunt shell，如下所示.
15/10/01 12:33:37 INFO pig.ExecTypeProvider: Trying ExecType : LOCAL 15/10/01 12:33:37 INFO pig.ExecTypeProvider: Trying ExecType : MAPREDUCE 15/10/01 12:33:37 INFO pig.ExecTypeProvider: Picked MAPREDUCE as the ExecType 2015-10-01 12:33:38,080 [main] INFO org.apache.pig.Main - Apache Pig version 0.15.0 (r1682971) compiled Jun 01 2015, 11:44:35 2015-10-01 12:33:38,080 [main] INFO org.apache.pig.Main - Logging error messages to: /home/Hadoop/pig_1443683018078.log 2015-10-01 12:33:38,242 [main] INFO org.apache.pig.impl.util.Utils - Default bootup file /home/Hadoop/.pigbootup not found 2015-10-01 12:33:39,630 [main] INFO org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.HExecutionEngine - Connecting to hadoop file system at: hdfs://localhost:9000 grunt>
现在加载文件中的数据 student_data.txt 通过在Grunt shell中执行以下Pig Latin语句进入Pig.
grunt> student = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/student_data.txt'
USING PigStorage(',')
as ( id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, phone:chararray,
city:chararray );以下是上述声明的描述.
| 关系名称 | 我们已将数据存储在架构 student 中. | ||||
| 输入文件路径 | 我们正在读取文件中的数据 student_data .txt，位于HDFS的/pig_data/目录中. | ||||
| 存储功能 | 我们使用了 PigStorage()函数.它将数据加载并存储为结构化文本文件.它采用分隔符作为参数，使用分隔符将元组的每个实体分开.默认情况下，它将'\ t'作为参数. | ||||
| schema | 我们使用以下模式存储数据. | ||||
| column | id | firstname | lastname | phone | city |
| datatype | int | char数组 | char数组 | char数组 | char数组 |
注意 : load 语句只是将数据加载到Pig中的指定关系中.要验证 Load 语句的执行，您必须使用 Diagnostic Operators ，这将在下一章中讨论.
