Apache Pig-读取数据

Apache Pig是一个基于Hadoop的大数据分析工具。 它允许程序员使用称为Pig Latin的语言编写数据流程脚本来执行复杂的ETL（提取，转换，加载）和数据分析任务。 在本文中，将介绍如何使用Apache Pig读取数据。

读取文件

Pig可以读取多种文件格式，包括文本，CSV，JSON等。以下是一个读取文本文件的示例：

-- Load data from text file
data = LOAD 'input.txt' USING PigStorage() AS (id:int, name:chararray, age:int);

在上述示例中，LOAD是读取数据的Pig命令。第一个参数是文件路径，后面的USING关键字告诉Pig使用哪种读取器来读取文件。 在本例中，使用的是PigStorage()读取器，它将使用默认的字段分隔符‘\t’（制表符）读取数据。AS语句指定每个字段的类型和名称。

读取CSV文件

如果文件是以逗号分隔的（CSV格式），则可以使用PigStorage()中的一个可选参数来指定字段分隔符和行分隔符。 以下是一个读取CSV文件的示例：

-- Load data from CSV file
data = LOAD 'input.csv' USING PigStorage(',', '\n') AS (id:int, name:chararray, age:int);

在上述示例中，第一个参数是文件路径，第二个参数是字段分隔符，第三个参数是行分隔符。AS语句指定每个字段的类型和名称。

读取JSON文件

对于JSON格式的文件，可以使用专用的Load JSON函数。以下是一个读取JSON文件的示例：

-- Load data from JSON file
data = LOAD 'input.json' USING JsonLoader('id:int,name:chararray,age:int');

在上述示例中，’USING‘关键字告诉Pig使用JsonLoader读取器。第二个参数是一个定义JSON结构的架构（指定每个字段的名称和类型）。

读取多个文件

如果要从多个文件中读取数据，则可以通过在文件路径中使用通配符来实现。 以下是一个读取多个文本文件的示例：

-- Load data from multiple text files
data = LOAD 'input/*.txt' USING PigStorage() AS (id:int, name:chararray, age:int);

在上述示例中，文件路径为input/*.txt，*表示通配符，将匹配input目录中的所有.txt文件。

以上是读取数据的三种常见格式的示例，借助于Apache Pig可以轻松地对大规模数据进行ETL和分析，同时可以扩展这些读取器来支持其他格式的数据。