***本文参考了Pig官方文档以及已有的一些博客，并加上了自己的一些知识性的理解。目前正在持续更新中。***
Pig作为一种处理大规模数据的高级查询语言，底层是转换成MapReduce实现的，可以作为MapReduce的一种脚本语言，大大简化了对数据操作的代码。
基本概念和用法：
1. 关系（relation）：即包（bag），是一个元组（tuple）的集合。元组（）同Spark中元组的概念。
2. 简单的文件载入操作：
A = LOAD 'a.txt' AS (col1:chararray, col2:int); B = GROUP A BY (col1); DUMP A; DUMP B;
上段代码将a.txt中的内容加载到变量A中，A的数据结构为A:{col1: chararray,col2:int}，A就是一个包，个人理解类似于Spark中的RDD。
注意：
1）这里面=左右两边要有空格，否则报错。
2）load as，dump等不区分大小写。
3）load as后面括号里col1和col2都是别名，如果不指定别名，后面的代码可以使用$0,$1...处理，此处使用别名是为了增强可读性。
3. 包中数据处理操作：
C=FOREACH B GENERATE group, AVG(A.col2);
遍历B中元素产生group,col2平均值
关系操作
LOAD
将数据从文件系统中载入。
LOAD 'data' [USING function] [AS schema];
USING关键字指定loading function，默认是PigStorage，当然也可以使用用户自己定义的UDF。
示例：
A = LOAD 'data' AS (f1:int, f2:int);
注：schema即模式，可以理解元数据，用"()"括起来。
DISTINCT
在关系/包中去重。
alias = DISTINCT alias [PARTITION BY partitioner] [PARALLEL n];
patitioner：MapReduce中Mapper阶段的Partitioner。
PARALLEL：可以改变job的并行度，改变了reduce task的数目。
为了去重，数据首先要排好序。’
示例：
X = DISTINCT A
将包/关系A中重复记录去掉，并赋值给新的包/关系X。
按照指定几个字段来去重：DISTINCT去除整行重复的数据。该命令会触发reduce过程，同时在Mapper阶段也是会使用Combiner做聚合操作的。
register:注册udf jar包然后脚本中即可使用。
set:可在pig脚本的开头来设置job的参数，如set mapred.min.split.size 2147483648; 设置参数的单位是字节。
设置pig job的名字，在hadoop jobtracker 页面就能很快找到自己的job：set job.name 'haha'
输出LZO压缩格式的文本文件，可借助于elephant-bird，两种方式：
方式1：
A ＝LOAD'input'; STORE A INTO'output'USING com.twitter.elephantbird.pig.store.LzoPigStorage();
方式2：
在pig脚本的最前面加上两句话：
set mapred.output.compression.codec 'com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec'; set mapred.output.compress 'true';
这种方式在store的时候不用using，会将文件自动保存为LZO格式。
加载LZO压缩文件：A = LOAD 'output' USING com.twitter.elephantbird.pig.store.LzoPigStorage(',');
指定了分隔符为逗号，如果不想指定，括号内不加即可。
STREAM
把数据送到外部脚本或程序运行。
alias = STREAM alias [, alias …] THROUGH {`command` | cmd_alias } [AS schema] ;
command：通过反引号 ` 括起来，可以包含参数。
schema的例子：X = STREAM A THROUGH `stream.pl` as (f1:int, f2:int, f3:int);
例如，可以将Python程序嵌入到Pig中使用。
建立一个Python文件pass.py，示例程序：
1 #! /usr/bin/envpython 2 import sys 3 4 for line insys.stdin: 5 (c,n,s) = line.split() 6 if int(s) >= 60: 7 print "%s %s %s"%(c,n,s)
执行以下命令:
define pass `pass.py` SHIP('/home/user/pass.py');
records_pass = stream records through pass as(classNo:chararray, studNo:chararray, score:int);
dump records_pass;
FILTER
基于某种条件从包中选择元组。
alias = FILTER alias BY expression;
示例：
X = FILTER A BY (f1 == 8) OR (NOT (f2+f3 > f1)); DUMP X; (4,2,1) (8,3,4) (7,2,5) (8,4,3)
FOREACH
基于数据列做数据转换。
alias = FOREACH { block | nested_block };
block：alias作为外部包，通过FOREACH...GENERATE操作：alias = FOREACH alias GENERATE expression [AS schema] [expression [AS schema]….];
nested_block：alias作为内部包：
alias = FOREACH nested_alias {
alias = {nested_op | nested_exp}; [{alias = {nested_op | nested_exp}; …]
GENERATE expression [AS schema] [expression [AS schema]….]
};
注：
1. 内部包使用时要用{}括住内部块。
2. nested_op允许的操作有CROSS, DISTINCT, FILTER, FOREACH, LIMIT, and ORDER BY；nested_exp：任意的表达式
3. FOREACH最多只允许二重嵌套。
示例：
X = FOREACH B {
S = FILTER A BY 'xyz';
GENERATE COUNT (S.$0);
}
UDF相关
DEFINE
定义一种简称给UDF函数或者streaming命令。
语法：
DEFINE alias {function | [`command` [input] [output] [ship] [cache]] };
define udf com.sohu.adrd.data.pig.udf.sessionlog.AdPvClickUDF('super','pc','tvadview');
定义UDF的别名。
- function：UDF函数。udf名字太长的时候可以简化，便于在程序中使用。
- “|”后面的几个参数都是streaming的时候使用的命令。
- command：通过反引号括起来，命令是任何可执行的命令，可以包含参数，如python命令，shell命令等。
- input：输入文件或者标准输入，输入路径可以一个或多个。可以使用using关键字指定序列化器。将输入文件数据序列化成指定序列化格式。
- output：标准输出|标准错误输出|输出文件。一个或多个值。可通过using关键字指定反序列化器。将序列化数据反序列化成原文件数据。
- ship：文件路径。可以将依赖文件从主节点传输到集群中的工作节点。注意，这里是文件，不能是目录。适用于小文件，jar包，二进制文件。
define x `stream.pl` ship('/work/stream.pl'); y = stream A through x;
- cache：分布式文件系统中的文件路径名，处理已经被放在计算节点上的大文件。文件而非目录。'dfs_path#dfs_file'
define y `stream.pl data.gz` ship('/work/stream.pl') cache('/input/data.gz#data.gz'); x = stream A through y;注：1. DEFINE可小写。2. 以上文件路径名都用单引号括起来。
REGISTER
REGISTER后面接jar包，在写pig脚本文件内部使用，这样文件就可以直接使用jar包中的UDF。
UDF的jar包在Pig脚本中指定的一种方式。
REGISTER myudf.jar 然后就可以在Pig脚本中使用自己的myudf.jar中的东西。
另一种注册方式是在执行Pig命令行中加参数 -Dpig.additional.jars的形式指定jar包路径，键值对形式，如果有多个jar，jar之间可用:符号分隔。
注：REGISTER可小写。