玩转大数据系列之Apache Pig高级技能之函数编程（六）
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在Hadoop的生态系统中，如果我们要离线的分析海量的数据，大多数人都会选择Apache
Hive或Apache Pig，在国内总体来说，Hive使用的人群占比比较高，
而Pig使用的人相对来说，则少的多，这并不是因为Pig不成熟，不稳定，而是因为Hive提供了类数据库SQL的查询语句，使得大多人上手Hive非常容易，相反而Pig则提供了类Linux
shell的脚本语法，这使得大多数人不喜欢使用。
如果在编程界，统计一下会SQL和会shell，那个人数占的比重大，散仙觉得，毫无疑问肯定是SQL语句了。因为有相当一部分编程人员是不使用Linux的，而是微软的的一套从C#,到ASP.NET，SQL
Server再到Windows的专用服务器 。 
OK，扯远了，赶紧回来，使用shell的攻城师们，我觉得都会爱上它的，因为在linux系统中，没有比shell更简洁易用了，如果再配上awk和sed更是如虎添翼了。
我们都知道shell是支持函数调用的，这一点和JavaScript是非常类似的，通过定义函数我们可以重复使用某个功能，而不用再次大量编码，其中，把变的东西，分离成参数，不变的东西定义成语句，这样以来，就能够降低编码的冗余和复杂性，试想一下，如果Java里，没有方法，那将会是多么不可思议的一件事。
Pig作为类shell的语言，也支持了函数的方式，封装某个功能，以便于我们重用，这一点相比Hive来说，是一个很好的优势。
下面先看下定义Pig函数（也叫宏命令）定义的语法：
DEFINE (macros) ：
支持的参数：
alias pig的标量引用
整形（integer）
浮点型（float）
字符串（String）
下面看几个例子，让我们迅速对它熟悉并掌握，先看下我们的测试数据：
Java代码 
1,张三,男,23,中国
2,张三,女,32,法国
3,小花,男,20,英国
4,小红,男,16,中国
5,小红,女,25,洛阳
6,李静,女,25,中国河南安阳
7,王强,男,11,英国
8,张飞,男,20,美国
1,张三,男,23,中国 2,张三,女,32,法国 3,小花,男,20,英国 4,小红,男,16,中国 5,小红,女,25,洛阳 6,李静,女,25,中国河南安阳 7,王强,男,11,英国 8,张飞,男,20,美国
再看下pig脚本：
Java代码
--定义pig函数1 支持分组统计数量
DEFINE group_and_count (A,group_key,number_reduces) RETURNS B {
d = group $A by $group_key parallel $number_reduces;
$B = foreach d generate group, COUNT($1);
};
--定义pig函数2 支持排序
--A 关系引用标量
--order_field 排序的字段
--order_type 排序方式 desc ? asc ?
--storedir 存储的HDFS路径
--空返回值
define my_order(A,order_field,order_type,storedir) returns void {
d = order $A by $order_field $order_type ;
store d into ‘$storedir‘ ;
};
--定义pig函数3，支持filter过滤，以及宏命令里面调用
--定义过滤操作
define myfilter (A,field,count) returns B{
b= filter $A by $field > $count ;
$B = group_and_count(b,‘sex‘,1);
};
a = load ‘/tmp/dongliang/318/person‘ using PigStorage(‘,‘) AS (id:int,name:chararray,sex:chararray,age:int,address:chararray) ;
--------pig函数1测试-----------------
--定义按名字分组
--bb = group_and_count(a,name,1);
--定义按性别分组
--cc = group_and_count(a,sex,1);
--dump bb;
--dump cc;
-------pig函数2测试------------------
--按年龄降序
--my_order(a,age,‘desc‘,‘/tmp/dongliang/318/z‘);
--dump a;
-------pig函数3测试------------------
--过滤年龄大于20的，并按性别，分组统计数量
r = myfilter(a,‘age‘,20);
dump r;
--定义pig函数1 支持分组统计数量
DEFINE group_and_count (A,group_key,number_reduces) RETURNS B {
d = group $A by $group_key parallel $number_reduces;
$B = foreach d generate group, COUNT($1);
};
--定义pig函数2 支持排序
--A 关系引用标量
--order_field 排序的字段
--order_type 排序方式 desc ? asc ?
--storedir 存储的HDFS路径
--空返回值
define my_order(A,order_field,order_type,storedir) returns void {
d = order $A by $order_field $order_type ;
store d into ‘$storedir‘ ;
};
--定义pig函数3，支持filter过滤，以及宏命令里面调用
--定义过滤操作
define myfilter (A,field,count) returns B{
b= filter $A by $field > $count ;
$B = group_and_count(b,‘sex‘,1);
};
a = load ‘/tmp/dongliang/318/person‘ using PigStorage(‘,‘) AS (id:int,name:chararray,sex:chararray,age:int,address:chararray) ;
--------pig函数1测试-----------------
--定义按名字分组
--bb = group_and_count(a,name,1);
--定义按性别分组
--cc = group_and_count(a,sex,1);
--dump bb;
--dump cc;
-------pig函数2测试------------------
--按年龄降序
--my_order(a,age,‘desc‘,‘/tmp/dongliang/318/z‘);
--dump a;
-------pig函数3测试------------------
--过滤年龄大于20的，并按性别，分组统计数量
r = myfilter(a,‘age‘,20);
dump r;
在上面的脚本中，散仙定义了三个函数，
（1）分组统计数量
（2）自定义输出存储
（3）自定义过滤并结合（1）统计数量
通过这3个例子，让大家对pig函数有一个初步的认识，上面的函数和代码都在一个脚本中，这样看起来不太友好，而且重用性，还没有得到最大发挥，实际上函数和主体脚本是可以分离的，再用的时候，我们只需要导入函数脚本，即可拥有所有的函数功能，这样一来，函数脚本被分离到主脚本外面，就大大增加了函数脚本的重用性，我们也可以再其他脚本中引用，而且函数脚本中也可以再次引用其他的函数脚本，但前提是不能够，递归引用，这样Pig语法在执行时，是会报错的，下面看下分离后的脚本文件：
一：函数脚本文件
Java代码
--定义pig函数1 支持分组统计数量
--A 关系引用标量
--group_key 分组字段
--使用reduce的个数
--返回最终的引用结果
DEFINE group_and_count (A,group_key,number_reduces) RETURNS B {
d = group $A by $group_key parallel $number_reduces;
$B = foreach d generate group, COUNT($1);
};
--定义pig函数2 支持排序
--A 关系引用标量
--order_field 排序的字段
--order_type 排序方式 desc ? asc ?
--storedir 存储的HDFS路径
--空返回值
define my_order(A,order_field,order_type,storedir) returns void {
d = order $A by $order_field $order_type ;
store d into ‘$storedir‘ ;
};
--定义pig函数3，支持filter过滤，以及宏命令里面调用
--A 关系引用标量
--field 过滤的字段
--count 阈值
--返回最终的引用结果
define myfilter (A,field,count) returns B{
b= filter $A by $field > $count ;
$B = group_and_count(b,‘sex‘,1);
};
[search@dnode1 pigmacros]$
--定义pig函数1 支持分组统计数量
--A 关系引用标量
--group_key 分组字段
--使用reduce的个数
--返回最终的引用结果
DEFINE group_and_count (A,group_key,number_reduces) RETURNS B {
d = group $A by $group_key parallel $number_reduces;
$B = foreach d generate group, COUNT($1);
};
--定义pig函数2 支持排序
--A 关系引用标量
--order_field 排序的字段
--order_type 排序方式 desc ? asc ?
--storedir 存储的HDFS路径
--空返回值
define my_order(A,order_field,order_type,storedir) returns void {
d = order $A by $order_field $order_type ;
store d into ‘$storedir‘ ;
};
--定义pig函数3，支持filter过滤，以及宏命令里面调用
--A 关系引用标量
--field 过滤的字段
--count 阈值
--返回最终的引用结果
define myfilter (A,field,count) returns B{
b= filter $A by $field > $count ;
$B = group_and_count(b,‘sex‘,1);
};
[search@dnode1 pigmacros]$
二，主体脚本文件
Java代码
--导入pig公用的函数库
import ‘function.pig‘ ;
a = load ‘/tmp/dongliang/318/person‘ using PigStorage(‘,‘) AS (id:int,name:chararray,sex:chararray,age:int,address:chararray) ;
--------pig函数1测试-----------------
--定义按名字分组
--bb = group_and_count(a,name,1);
--定义按性别分组
--cc = group_and_count(a,sex,1);
--dump bb;
--dump cc;
-------pig函数2测试------------------
--按年龄降序
--my_order(a,age,‘desc‘,‘/tmp/dongliang/318/z‘);
--dump a;
-------pig函数3测试------------------
--过滤年龄大于20的，并按性别，分组统计数量
r = myfilter(a,‘age‘,20);
dump r;
--导入pig公用的函数库 import ‘function.pig‘ ; a = load ‘/tmp/dongliang/318/person‘ using PigStorage(‘,‘) AS (id:int,name:chararray,sex:chararray,age:int,address:chararray) ; --------pig函数1测试----------------- --定义按名字分组 --bb = group_and_count(a,name,1); --定义按性别分组 --cc = group_and_count(a,sex,1); --dump bb; --dump cc; -------pig函数2测试------------------ --按年龄降序 --my_order(a,age,‘desc‘,‘/tmp/dongliang/318/z‘); --dump a; -------pig函数3测试------------------ --过滤年龄大于20的，并按性别，分组统计数量 r = myfilter(a,‘age‘,20); dump r;
需要注意的是，导入的函数文件，需要用单引号引起来，这样我们就完成了pig函数的重用，是不是非常类似shell的语法呢？有兴趣的同学们，赶紧体验一把吧！
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