pig分析脚本

Pig的详细使用文档和使用案例 Pig允许用户编写自定义函数,以便在脚本中使用。自定义函数可以是任何Java函数,并且可以使用Pig提供的API来与Pig交互。try {} } }这个自定义函数使用了Pig提供的EvalFunc类,并实现了exec方法来计算输入字符串的长度。这个脚本首先使用REGISTER命令将自定义函数所在的JAR文件注册到Pig中。然后,它使用DEFINE命令定义了一个名为StringLength的自定义函数。接着,它从文本文件中加载数据,并使用自定义函数计算每个单词的长度。 阅读详情

发布一个k8s部署视频:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967

课程内容:各种k8s部署方式。包括minikube部署,kubeadm部署,kubeasz部署,rancher部署,k3s部署。包括开发测试环境部署k8s,和生产环境部署k8s。

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518

第二个视频发布  https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27109

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/484107?tuin=ba64518

介绍主要的k8s资源的使用配置和命令。包括configmap,pod,service,replicaset,namespace,deployment,daemonset,ingress,pv,pvc,sc,role,rolebinding,clusterrole,clusterrolebinding,secret,serviceaccount,statefulset,job,cronjob,podDisruptionbudget,podSecurityPolicy,networkPolicy,resourceQuota,limitrange,endpoint,event,conponentstatus,node,apiservice,controllerRevision等。

第三个视频发布:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27574

详细介绍helm命令,学习helm chart语法,编写helm chart。深入分析各项目源码,学习编写helm插件
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--读取数据
data = LOAD '/user/mapred/PigData.txt' USING PigStorage('|') AS ( imsi:chararray,time:chararray,loc:chararray);


--转换格式
REGISTER /home/mapred/software/hadoops/pig/pig-0.11.1/contrib/piggybank/java/piggybank.jar;
REGISTER /home/mapred/practise/joda-time-2.0.jar;


DEFINE CustomFormatToISO org.apache.pig.piggybank.evaluation.datetime.convert.CustomFormatToISO();


toISO = FOREACH data GENERATE imsi, CustomFormatToISO( SUBSTRING(time,0,13),'YYYY-MM-dd HH') AS time:chararray,loc;


--数据分组
grp = GROUP toISO BY imsi;


--连续获取数据
REGISTER /home/mapred/practise/datafu-1.2.0.jar
DEFINE MarkovPairs datafu.pig.stats.MarkovPairs();


pairs = FOREACH grp
{
sorted = ORDER toISO BY time;
pair = MarkovPairs(sorted);
GENERATE FLATTEN(pair) AS (data:tuple(imsi,time,loc),next:tuple(imsi,time,loc) );
}


--展开数据
prj = FOREACH pairs GENERATE data.imsi AS imsi,data.time AS time,next.time AS next_time,data.loc AS loc,next.loc AS next_loc;




DEFINE ISODaysBetween org.apache.pig.piggybank.evaluation.datetime.diff.ISODaysBetween();


flt = FILTER prj BY ISODaysBetween(next_time, time) == 0L;




--计算每一个位置的总数


total_count = FOREACH (GROUP flt BY loc) GENERATE group AS loc,COUNT(flt) AS total;


--计算每一对位置的数目
pairs_count = FOREACH (GROUP flt by (loc,next_loc) ) GENERATE FLATTEN(group) AS (loc,next_loc),COUNT(flt) AS cnt;




jnd = JOIN pairs_count BY loc,total_count BY loc USING 'replicated';


prob = FOREACH jnd GENERATE pairs_count::loc AS loc, pairs_count::next_loc AS next_loc,(double)cnt/(double)total AS probability;


top3 = FOREACH (GROUP prob BY loc)
{
sorted = ORDER prob BY probability DESC;
top = LIMIT sorted 3;
GENERATE FLATTEN(top);
};


STORE top3 INTO 'output';


cat output;


 

Pig在Linux上的安装与配置教程 通过按照这些步骤进行操作,您将能在Linux上成功安装和配置Pig,并开始使用Pig来处理和分析大规模的数据。Pig是一个用于大数据分析的高级数据流处理引擎,它可以在Hadoop集群上运行,提供了一种简洁的脚本语言来处理和分析大规模的数据。请将"/path/to/input.txt"替换为您要处理的输入文件路径,将"/path/to/output"替换为结果输出路径。在安装Pig之前,您需要从官方网站(https://pig.apache.org/)下载Pig的最新版本。打开终端,并使用以下命令编辑。 阅读详情

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