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Hadoop Pig學習筆記(一) 各種SQL在PIG中實現

大數據 Hadoop
我這里以Mysql 5.1.x為例,Pig的版本是0.8

我這里以Mysql 5.1.x為例,Pig的版本是0.8

 

[[145952]]

同時我將數據放在了兩個文件,存放在/tmp/data_file_1和/tmp/data_file_2中.文件內容如下:

tmp_file_1:

Txt代碼
  1. zhangsan 23 1
  2. lisi 24 1
  3. wangmazi 30 1
  4. meinv 18 0
  5. dama 55 0
zhangsan	23	1
lisi	24	1
wangmazi	30	1
meinv	18	0
dama	55	0

tmp_file_2:

Txt代碼
  1. 1 a
  2. 23 bb
  3. 50 ccc
  4. 30 dddd
  5. 66 eeeee
1	a
23	bb
50	ccc
30	dddd
66	eeeee

 

1.從文件導入數據

1)Mysql (Mysql需要先創建表).

CREATE TABLE TMP_TABLE(USER VARCHAR(32),AGE INT,IS_MALE BOOLEAN);

CREATE TABLE TMP_TABLE_2(AGE INT,OPTIONS VARCHAR(50)); -- 用于Join

LOAD DATA LOCAL INFILE '/tmp/data_file_1' INTO TABLE TMP_TABLE ;

LOAD DATA LOCAL INFILE '/tmp/data_file_2' INTO TABLE TMP_TABLE_2;

2)Pig

tmp_table = LOAD '/tmp/data_file_1' USING PigStorage('\t') AS (user:chararray, age:int,is_male:int);

tmp_table_2= LOAD '/tmp/data_file_2' USING PigStorage('\t') AS (age:int,options:chararray);

 

2.查詢整張表

1)Mysql

SELECT * FROM TMP_TABLE;

2)Pig

DUMP tmp_table;

3. 查詢前50行

1)Mysql

SELECT * FROM TMP_TABLE LIMIT 50;

2)Pig

tmp_table_limit = LIMIT tmp_table 50;

DUMP tmp_table_limit;

4.查詢某些列

1)Mysql

SELECT USER FROM TMP_TABLE;

2)Pig

tmp_table_user = FOREACH tmp_table GENERATE user;

DUMP tmp_table_user;

 

5. 給列取別名

1)Mysql

SELECT USER AS USER_NAME,AGE AS USER_AGE FROM TMP_TABLE;

2)Pig

tmp_table_column_alias = FOREACH tmp_table GENERATE user AS user_name,age AS user_age;

DUMP tmp_table_column_alias;

 

6.排序

1)Mysql

SELECT * FROM TMP_TABLE ORDER BY AGE;

2)Pig

tmp_table_order = ORDER tmp_table BY age ASC;

DUMP tmp_table_order;

 

7.條件查詢

1)Mysql

SELECT * FROM TMP_TABLE WHERE AGE>20;

2) Pig

tmp_table_where = FILTER tmp_table by age > 20;

DUMP tmp_table_where;

 

8.內連接Inner Join

1)Mysql

SELECT * FROM TMP_TABLE A JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE=B.AGE;

2)Pig

tmp_table_inner_join = JOIN tmp_table BY age,tmp_table_2 BY age;

DUMP tmp_table_inner_join;

9.左連接Left Join

1)Mysql

SELECT * FROM TMP_TABLE A LEFT JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE=B.AGE;

2)Pig

tmp_table_left_join = JOIN tmp_table BY age LEFT OUTER,tmp_table_2 BY age;

DUMP tmp_table_left_join;

10.右連接Right Join

1)Mysql

SELECT * FROM TMP_TABLE A RIGHT JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE=B.AGE;

2)Pig

tmp_table_right_join = JOIN tmp_table BY age RIGHT OUTER,tmp_table_2 BY age;

DUMP tmp_table_right_join;

11.全連接Full Join

1)Mysql

SELECT * FROM TMP_TABLE A JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE=B.AGE

UNION SELECT * FROM TMP_TABLE A LEFT JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE=B.AGE

UNION SELECT * FROM TMP_TABLE A RIGHT JOIN TMP_TABLE_2 B ON A.AGE=B.AGE;

2)Pig

tmp_table_full_join = JOIN tmp_table BY age FULL OUTER,tmp_table_2 BY age;

DUMP tmp_table_full_join;

 

12.同時對多張表交叉查詢

1)Mysql

SELECT * FROM TMP_TABLE,TMP_TABLE_2;

2)Pig

tmp_table_cross = CROSS tmp_table,tmp_table_2;

DUMP tmp_table_cross;

 

13.分組GROUP BY

1)Mysql

SELECT * FROM TMP_TABLE GROUP BY IS_MALE;

2)Pig

tmp_table_group = GROUP tmp_table BY is_male;

DUMP tmp_table_group;

14.分組并統計

1)Mysql

SELECT IS_MALE,COUNT(*) FROM TMP_TABLE GROUP BY IS_MALE;

2)Pig

tmp_table_group_count = GROUP tmp_table BY is_male;

tmp_table_group_count = FOREACH tmp_table_group_count GENERATE group,COUNT($1);

DUMP tmp_table_group_count;
 

15.查詢去重DISTINCT

1)MYSQL

SELECT DISTINCT IS_MALE FROM TMP_TABLE;

2)Pig

tmp_table_distinct = FOREACH tmp_table GENERATE is_male;

tmp_table_distinct = DISTINCT tmp_table_distinct;

DUMP tmp_table_distinct;

 
 
責任編輯:李英杰 來源: guoyunsky
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