一、pig的运行模式:
Pig 有两种运行模式: Local 模式和 MapReduce 模式。当 Pig 在 Local 模式运行的时候, Pig 将只访问本地一台主机;当 Pig 在 MapReduce 模式运行的时候, Pig 将访问一个 Hadoop 集群和 HDFS 的安装位置。这时, Pig 将自动地对这个集群进行分配和回收。因为 Pig 系统可以自动地对 MapReduce 程序进行优化,所以当用户使用 Pig Latin 语言进行编程的时候,不必关心程序运行的效率, Pig 系统将会自动地对程序进行优化。这样能够大量节省用户编程的时间。
测试示例如下:
本地模式:pig -x local test.pig 伪分布式模式下使用
MapReduce模式:pig test.pig(或者pig -x mapreduce test.pig,pig test.pig为其简写形式) 全分布式下使用
二、pig运行方式:
Pig 的 Local 模式和 MapReduce 模式都有三种运行方式,分别为: Grunt Shell 方式、脚本文件方式和嵌入式程序方式。下面我们将对其进行一一介绍。
1.Local 模式:
( 1 ) Grunt Shell 方式
用户使用 Grunt Shell 方式时,需要首先使用命令开启 Pig 的 Grunt Shell ,只需在 Linux 终端中输入如下命令并执行即可:
$pig –x local
这样 Pig 将进入 Grunt Shell 的 Local 模式,如果直接输入“ $pig ”命令, Pig 将首先检测 Pig 的环境变量设置,然后进入相应的模式。如果没有设置 MapReduce 环
境变量, Pig 将直接进入 Local 模式。
Grunt Shell 和 Windows 中的 Dos 窗口非常类似,这里用户可以一条一条地输入命令对数据进行操作。
( 2 ) 脚本文件方式
使用脚本文件作为批处理作业来运行 Pig 命令,它实际上就是第一种运行方式中命令的集合,使用如下命令可以在本地模式下运行 Pig 脚本:
$pig –x local script.pig
其中,“ script.pig ”是对应的 Pig 脚本,用户在这里需要正确指定 Pig 脚本的位置,否则,系统将不能识别。例如, Pig 脚本放在“ /root/pigTmp ”目录下,那
么这里就要写成“ /root/pigTmp/script.pig ”。用户在使用的时候需要注意 Pig 给出的一些提示,充分利用这些能够帮助用户更好地使用 Pig 进行相关的操作 。
( 3 ) 嵌入式程序方式
我们可以把 Pig 命令嵌入到主机语言中,并且运行这个嵌入式程序。和运行普通的 Java 程序相同,这里需要书写特定的 Java 程序,并且将其编译生成对应的 class 文
件或 package 包,然后再调用 main 函数运行程序。用户可以使用下面的命令对 Java 源文件进行编译:
$javac -cp pig-*.*.*-core.jar local.java
这里“ pig-*.*.*-core.jar ”放在 Pig 安装目录下,“ local.java ”为用户编写的 java 源文件,并且“ pig-*.*.*-core.jar ”和“ local.java ”需要用户正确地指定相应的 位置。例如,我们的“ pig-*.*.*-core.jar ”文件放在“ /root/hadoop-0.20.2/ ”目录下,“ local.java ”文件放在“ /root/pigTmp ”目录下,所以这一条命令我们应 该写成:$javac -cp /root/hadoop-0.20.2/ pig- 0 . 20 . 2 -core.jar /root/pigTmp/ local.java当编译完成后, Java 会生成“ local.class ”文件,然后用户可以通过 如下命令调用执行此文件。
$ java -cp pig-*.*.*-core.jar:. Local
2.MapReduce 模式
(1 ) Grunt Shell 方式
用户在 Linux 终端下输入如下命令进入 Grunt Shell 的 MapReduce 模式:
$pig –x mapreduce
( 2 ) 脚本文件方式
用户可以使用如下命令在 MapReduce 模式下运行 Pig 脚本文件。
$pig –x mapreduce script.pig
(3 ) 嵌入式程序
和 Local 模式相同,在 MapReduce 模式下运行嵌入式程序同样需要经过编译和执行两个步骤。用户可以使用如下两条命令,完成相应的操作。
javac -cp pig-0.7.0-core.jar mapreduce.java
java -cp pig-0.7.0-core.jar:. mapreduce