1    運行環境說明... 3

1.1     硬軟件環境... 3

1.2     機器網絡環境... 3

2    書面作業0：搭建Pig環境... 3

2.1     Pig介紹... 3

2.2     部署過程... 4

2.2.1   下載Pig. 4

2.2.2   上傳Pig. 4

2.2.3   解壓縮... 5

2.2.4   設置環境變量... 6

2.2.5   驗證安裝完成... 6

3    書面作業1：計算每個IP點擊次數... 7

3.1     書面作業1內容... 7

3.2     程序代碼... 7

3.3     準備數據... 7

3.4     實現過程... 8

3.4.1   輸入代碼... 8

3.4.2   運行過程... 8

3.4.3   運行結果... 9

 

1    運行環境說明

1.1     硬軟件環境

l  主機操作系統：Windows 64 bit，雙核4線程，主頻2.2G，6G內存

l  虛擬軟件：VMware? Workstation 9.0.0 build-812388

l  虛擬機操作系統：CentOS 64位，單核，1G內存

l  JDK：1.7.0_55 64 bit

l  Hadoop：1.1.2

1.2     機器網絡環境

集群包含三個節點：1個namenode、2個datanode，其中節點之間可以相互ping通。節點IP地址和主機名分布如下：

序號	IP地址	機器名	類型	用戶名	運行進程
1	10.88.147.221	hadoop1	名稱節點	hadoop	NN、SNN、JobTracer
2	10.88.147.222	hadoop2	數據節點	hadoop	DN、TaskTracer
3	10.88.147.223	hadoop3	數據節點	hadoop	DN、TaskTracer

所有節點均是CentOS6.5 64bit系統，防火墻均禁用，所有節點上均創建了一個hadoop用戶，用戶主目錄是/usr/hadoop。所有節點上均創建了一個目錄/usr/local/hadoop，并且擁有者是hadoop用戶。

2    書面作業0：搭建Pig環境

2.1     Pig介紹

Pig是yahoo捐獻給apache的一個項目，使用SQL-like語言，是在MapReduce上構建的一種高級查詢語言，把一些運算編譯進MapReduce模型的Map和Reduce中。Pig 有兩種運行模式： Local 模式和 MapReduce 模式

l  本地模式：Pig運行于本地模式，只涉及到單獨的一臺計算機

l  MapReduce模式：Pig運行于MapReduce模式，需要能訪問一個Hadoop集群，并且需要裝上HDFS

Pig的調用方式：

l  Grunt shell方式：通過交互的方式，輸入命令執行任務；

l  Pig script方式：通過script腳本的方式來運行任務；

l  嵌入式方式：嵌入java源代碼中，通過java調用來運行任務。

2.2     部署過程

2.2.1下載Pig

在Apache下載最新的Pig軟件包，點擊下載會推薦最快的鏡像站點，以下為下載地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/

2.2.2上傳Pig

把下載的pig-0.13.0.tar.gz安裝包，使用SSH Secure File Transfer工具（第1、2作業周2.1.3.1介紹）上傳到/home/hadoop/Downloads 目錄下

2.2.3解壓縮

在Downloads目中將pig解壓縮

cd /home/hadoop/Downloads/

tar -xzvf pig-0.13.0.tar.gz

把pig-0.13.0目錄移到/usr/local目錄下

sudo mv pig-0.13.0 /usr/local

cd /usr/local

ls /usr/local

2.2.4設置環境變量

使用如下命令編輯/etc/profile文件：

sudo vi /etc/profile

設置pig的class路徑和在path加入pig的路徑，其中PIG_CLASSPATH參數是設置pig在MapReduce工作模式：

export PIG_HOME=/usr/local/pig-0.13.0

export PIG_CLASSPATH=/usr/local/hadoop-1.1.2/conf

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop-1.1.2/bin:$PIG_HOME/bin

編譯配置文件/etc/profile，并確認生效

source /etc/profile

2.2.5驗證安裝完成

重新登錄終端，確保hadoop集群啟動，鍵入pig命令，應該能看到pig連接到hadoop集群的信息并且進入了grunt shell命令行模式：

3    書面作業1：計算每個IP點擊次數

3.1     書面作業1內容

在課程資源下載本周的作業素材access_log.rar，是一段dataguru的網站訪問日志 請大家使用pig處理這個日志，計算出每個ip的點擊次數，例如 123.24.56.57 13 24.53.23.123 7 34.56.78.120 20 .... 等等

3.2     程序代碼

// 加載HDFS中訪問日志，使用空格進行分割，只加載ip列

records = LOAD 'hdfs://hadoop1:9000/usr/hadoop/in/access_log.txt' USING PigStorage(' ') AS (ip:chararray);

 

// 按照ip進行分組，統計每個ip點擊數

records_b = GROUP records BY ip;

records_c = FOREACH records_b GENERATE group,COUNT(records) AS click;

 

// 按照點擊數排序，保留點擊數前10個的ip數據

records_d = ORDER records_c by click DESC;

top10 = LIMIT records_d 10;

 

// 把生成的數據保存到HDFS的week8目錄中

STORE top10 INTO 'hdfs://hadoop1:9000/usr/hadoop/week8';

3.3     準備數據

使用SSH工具（參見第1、2周2.1.3.1Linux文件傳輸工具所描述）把提供的測試數據access_log.txt上傳到本地目錄/usr/local/hadoop-1.1.2/input中，然后調用hadoop上傳本地文件命令把該文件傳到/usr/hadoop/in目錄中，如下圖所示：

access_log.txt日志內容如下：

3.4     實現過程

3.4.1輸入代碼

進入pig shell 命令行模式：

輸入代碼：

3.4.2運行過程

在執行過程中在JobTracker頁面觀察運行情況，鏈接地址為：http://hadoop1:50030/jobtracker.jsp

點擊查看具體作業信息

可以觀察到本次任務分為4個作業，每個作業一次在上一次作業的結果上進行計算

3.4.3運行結果

通過以下命令查看最后的結果：

hadoop fs -ls /usr/hadoop/week8

hadoop fs -cat /usr/hadoop/week8/part-r-00000