大数据处理框架：Hadoop：Hadoop数据处理框架Pig

大数据处理框架：Hadoop：Hadoop数据处理框架Pig1Hadoop和Pig简介1.1Hadoop生态系统概述Hadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它由两个主要组件构成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce。HDFS提供了一个高容错性的文件系统，能够存储大量的数据，而MapReduce则是一种编程模型，用于处理和生成这些大数据集。Hadoop的生态系统还包括了多个其他工具和框架，如Hive、Pig、HBase、Spark等，它们共同为大数据处理提供了全面的解决方案。1.2Pig在Hadoop中的角色Pig是Hadoop生态系统中的一个高级数据流语言和执行框架，它简化了在Hadoop上进行数据处理的复杂性。Pig提供了一种名为PigLatin的脚本语言，允许用户以更直观的方式描述数据处理流程，而无需直接编写MapReduce代码。PigLatin脚本可以被编译成一系列的MapReduce作业，然后在Hadoop集群上执行。Pig的主要优势在于它能够处理大规模数据集，同时提供了一种易于理解和使用的数据处理语言。1.2.1Pig的优势与应用场景Pig的主要优势包括：易用性：PigLatin是一种接近自然语言的脚本语言，使得数据处理任务的描述更加直观和易于理解。灵活性：Pig支持多种数据类型和操作，包括过滤、排序、连接、分组等，这使得它能够处理各种复杂的数据处理需求。可扩展性：Pig可以轻松地在Hadoop集群上扩展，处理PB级别的数据。集成性：Pig可以与Hadoop生态系统中的其他工具（如Hive、MapReduce、HBase）无缝集成，提供更强大的数据处理能力。Pig的应用场景广泛，包括但不限于：数据清洗：在数据进入更复杂的数据处理流程之前，使用Pig进行数据清洗和预处理。数据转换：将数据从一种格式转换为另一种格式，以便于后续的分析或存储。数据分析：执行复杂的分析任务，如统计分析、数据挖掘等。数据汇总：从大量数据中提取关键信息，生成汇总报告。1.3PigLatin示例假设我们有一个销售数据文件sales.txt，其中每一行包含以下信息：product_id,store_id,quantity,sale_date。我们想要使用Pig来计算每个月每种产品的总销售量。1.3.1数据样例1001,1234,5,2023-01-01

1002,1234,10,2023-01-02

1001,5678,15,2023-01-03

1002,5678,20,2023-02-011.3.2PigLatin代码--加载数据

sales_data=LOAD'sales.txt'USINGPigStorage(',')AS(product_id:chararray,store_id:chararray,quantity:int,sale_date:chararray);

--转换日期格式

sales_data=FOREACHsales_dataGENERATEproduct_id,store_id,quantity,STR_TO_DATE(sale_date,'yyyy-MM-dd')ASsale_date;

--分组并计算总销售量

monthly_sales=GROUPsales_dataBY(product_id,MONTH(sale_date));

total_sales=FOREACHmonthly_salesGENERATEgroupAS(product_id,month),SUM(sales_data.quantity)AStotal_quantity;

--存储结果

DUMPtotal_sales;

STOREtotal_salesINTO'monthly_sales.txt'USINGPigStorage(',');1.3.3代码讲解加载数据：使用LOAD命令从sales.txt文件中加载数据，数据使用逗号分隔。转换日期格式：使用FOREACH命令遍历数据集，将sale_date从字符串转换为日期格式。分组并计算总销售量：首先使用GROUP命令按product_id和月份对数据进行分组，然后使用FOREACH命令计算每个月每种产品的总销售量。存储结果：使用STORE命令将计算结果存储到monthly_sales.txt文件中。通过这个示例，我们可以看到Pig如何简化了在Hadoop上进行数据处理的复杂性，使得数据处理任务的描述更加直观和易于理解。2Pig基础2.1PigLatin语言入门PigLatin是一种过程式数据流语言，用于在Hadoop上进行大数据处理。它简化了HadoopMapReduce的复杂性，使得数据处理更加直观和易于理解。PigLatin的语法类似于SQL，但更加强大，因为它可以处理非结构化和半结构化数据。2.1.1基本语法PigLatin脚本由一系列的命令组成，每个命令处理数据流的一个阶段。基本的PigLatin命令包括LOAD、STORE、DUMP、FILTER、GROUP、JOIN等。示例：加载和存储数据--加载数据

data=LOAD'input.txt'USINGTextLoader()AS(word:chararray,count:int);

--存储数据

STOREdataINTO'output.txt'USINGTextStorer();在这个例子中，我们使用LOAD命令从input.txt文件加载数据，然后使用TextLoader加载器将数据解析为word和count两个字段。接着，我们使用STORE命令将处理后的数据存储到output.txt文件中。2.2Pig的数据类型和操作Pig支持多种数据类型，包括基本类型（如int、long、float、double、chararray、bytearray）和复杂类型（如bag、tuple、map）。2.2.1数据类型Bag：一个无序的元素集合，元素可以是tuple或map。Tuple：一个有序的元素集合，每个元素可以有不同的类型。Map：一个键值对的集合，键是chararray类型，值可以是任何类型。2.2.2数据操作Pig提供了丰富的数据操作命令，如FILTER、GROUP、JOIN、SORT、UNION等。示例：数据过滤和分组--加载数据

data=LOAD'input.txt'USINGTextLoader()AS(word:chararray,count:int);

--过滤数据，只保留count大于10的记录

filtered_data=FILTERdataBYcount>10;

--按word分组，计算每个word的总count

grouped_data=GROUPfiltered_dataBYword;

total_counts=FOREACHgrouped_dataGENERATEgroup,SUM(filtered_data.count);在这个例子中，我们首先加载数据，然后使用FILTER命令过滤出count大于10的记录。接着，我们使用GROUP命令按word字段对数据进行分组，并使用FOREACH和SUM命令计算每个word的总count。2.3Pig脚本的编写与执行Pig脚本可以使用PigLatin语言编写，并在Pig环境中执行。Pig脚本可以保存为文件，也可以直接在Pig命令行中执行。2.3.1编写脚本Pig脚本通常包含数据加载、数据处理和数据存储三个部分。数据处理部分可以包含多个PigLatin命令，如FILTER、GROUP、JOIN等。2.3.2执行脚本Pig脚本可以在Pig命令行中执行，也可以使用pig命令行工具执行脚本文件。示例：在Pig命令行中执行脚本pig-xlocal-fscript.pig在这个例子中，我们使用pig命令行工具执行script.pig脚本文件。-xlocal参数表示在本地模式下执行脚本，-fscript.pig参数表示脚本文件的路径。通过以上介绍，我们了解了PigLatin语言的基本语法，Pig支持的数据类型和数据操作，以及如何编写和执行Pig脚本。Pig是一个强大的大数据处理框架，它简化了HadoopMapReduce的复杂性，使得数据处理更加直观和易于理解。3Pig数据加载与存储3.1从HDFS加载数据在Pig中，从HDFS加载数据是一个关键步骤，它允许用户将存储在Hadoop分布式文件系统中的数据读取到Pig中进行处理。Pig使用LOAD语句来加载数据，数据可以是文本文件、序列文件或其他Hadoop支持的文件格式。3.1.1示例代码--加载HDFS上的数据

--假设HDFS上有名为input.txt的文本文件，其中包含逗号分隔的记录

--每条记录包含：用户ID，年龄，性别，职业，邮编

--使用PigLatin语句加载数据

--定义数据字段

DEFINEcsv_loaderLOAD'input.txt'USINGPigStorage(',')AS(user_id:chararray,age:int,gender:chararray,occupation:chararray,zip:chararray);

--执行加载

data=csv_loader();3.1.2解释在上述示例中，我们首先定义了一个csv_loader，它使用PigStorage函数来指定数据的分隔符为逗号。然后，我们使用LOAD语句加载input.txt文件，并将数据存储到data变量中。每个字段的类型也被明确指定，例如user_id被定义为chararray，age被定义为int。3.2数据存储到HDFS处理完数据后，Pig允许用户将结果存储回HDFS。这通常通过STORE语句完成，该语句将Pig的逻辑计划的结果写入到指定的HDFS路径。3.2.1示例代码--假设我们已经处理了数据，并想要将结果存储回HDFS

--使用PigLatin语句存储数据

--定义存储操作

DEFINEcsv_storerSTOREdataINTO'output.txt'USINGPigStorage(',');

--执行存储

csv_storer();3.2.2解释在示例中，我们定义了一个csv_storer操作，它将data变量中的数据存储到output.txt文件中，同样使用逗号作为字段分隔符。STORE语句执行后，处理后的数据将被写入到HDFS上的指定路径。3.3Pig与外部数据源的交互Pig不仅限于HDFS，它还支持与各种外部数据源的交互，包括关系数据库、NoSQL数据库等。这通过使用Pig的Storage函数和自定义的Loader和Storer实现。3.3.1示例代码--使用JDBC加载数据

--假设有一个名为mydb的MySQL数据库，其中有一个名为users的表

--使用PigLatin语句加载数据

--定义JDBC加载器

DEFINEjdbc_loaderLOAD'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?user=root&password=root''com.mysql.jdbc.Driver''users'AS(user_id:chararray,age:int,gender:chararray,occupation:chararray,zip:chararray);

--执行加载

data=jdbc_loader();--使用JDBC存储数据

--假设我们已经处理了数据，并想要将结果存储回mydb数据库的users表

--使用PigLatin语句存储数据

--定义JDBC存储器

DEFINEjdbc_storerSTOREdataINTO'jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?user=root&password=root''com.mysql.jdbc.Driver''users'USINGPigStorage(',');

--执行存储

jdbc_storer();3.3.2解释在这些示例中，我们使用了JDBC来与MySQL数据库交互。jdbc_loader用于从数据库中加载数据，而jdbc_storer用于将数据存储回数据库。在定义Loader和Storer时，我们指定了数据库的URL、驱动程序类以及要操作的表名。通过这种方式，Pig能够灵活地处理来自不同数据源的数据。通过以上示例，我们可以看到Pig如何有效地从HDFS加载数据、处理数据，并将结果存储回HDFS或外部数据源。这使得Pig成为一个强大的工具，适用于各种大数据处理场景。4Pig数据处理4.1数据过滤与选择4.1.1原理在大数据处理中，数据过滤与选择是关键步骤，用于从海量数据中筛选出符合特定条件的记录。PigLatin是一种用于数据处理的高级语言，它提供了FILTER和SELECT操作符，使得数据过滤和选择变得简单直观。FILTER操作符FILTER操作符用于从数据集中筛选出满足给定条件的记录。它接受一个布尔表达式作为参数，只有当表达式为真时，记录才会被保留。SELECT操作符SELECT操作符用于从数据集中选择特定的字段或列。它允许用户指定需要保留的字段，从而减少数据集的大小，提高后续处理的效率。4.1.2示例假设我们有一个数据集employee_data，包含员工的姓名、年龄、部门和工资。我们想要筛选出年龄大于30岁且部门为“IT”的员工，并只保留姓名和工资字段。--加载数据

employee_data=LOAD'data/employees.txt'USINGPigStorage(',')AS(name:chararray,age:int,department:chararray,salary:float);

--过滤数据

filtered_data=FILTERemployee_dataBYage>30ANDdepartment=='IT';

--选择特定字段

selected_data=SELECTfiltered_,filtered_data.salary;

--存储结果

DUMPselected_data;4.1.3数据样例假设data/employees.txt文件中的数据如下：Alice,28,HR,50000

Bob,32,IT,60000

Charlie,35,IT,70000

Diana,29,Finance,55000运行上述Pig脚本后，输出结果应为：(Bob,60000)

(Charlie,70000)4.2数据排序与分组4.2.1原理数据排序和分组是数据处理中的常见需求，用于组织数据以进行更深入的分析。PigLatin提供了GROUP和ORDER操作符，用于对数据进行分组和排序。GROUP操作符GROUP操作符用于将数据集中的记录按一个或多个字段进行分组。分组后的数据可以用于聚合操作，如求和、平均值等。ORDER操作符ORDER操作符用于对数据集中的记录进行排序。它可以按一个或多个字段排序，并支持升序和降序。4.2.2示例假设我们有一个销售数据集sales_data，包含产品名称、销售日期和销售额。我们想要按产品名称分组，然后在每个组内按销售额降序排序。--加载数据

sales_data=LOAD'data/sales.txt'USINGPigStorage(',')AS(product:chararray,date:chararray,amount:float);

--分组数据

grouped_data=GROUPsales_dataBYproduct;

--排序数据

sorted_data=FOREACHgrouped_dataGENERATEgroup,ORDERsales_dataBYamountDESC;

--存储结果

DUMPsorted_data;4.2.3数据样例假设data/sales.txt文件中的数据如下：Laptop,2023-01-01,1500

Laptop,2023-01-02,1200

Phone,2023-01-01,800

Phone,2023-01-02,1000

Laptop,2023-01-03,1800运行上述Pig脚本后，输出结果应为：(Laptop,[(Laptop,2023-01-03,1800),(Laptop,2023-01-01,1500),(Laptop,2023-01-02,1200)])

(Phone,[(Phone,2023-01-02,1000),(Phone,2023-01-01,800)])4.3数据连接与聚合4.3.1原理数据连接和聚合是处理复杂数据关系和计算的关键步骤。PigLatin提供了JOIN和GROUP操作符，用于连接多个数据集和执行聚合操作。JOIN操作符JOIN操作符用于连接两个或多个数据集，基于一个或多个共同字段。连接后的数据集可以包含来自所有参与数据集的字段。GROUP操作符GROUP操作符用于将数据集中的记录按一个或多个字段进行分组，然后对每个组执行聚合操作，如求和、平均值、计数等。4.3.2示例假设我们有两个数据集：sales_data（包含产品名称和销售额）和product_data（包含产品名称和产品类别）。我们想要连接这两个数据集，然后按产品类别分组，计算每个类别的总销售额。--加载数据

sales_data=LOAD'data/sales.txt'USINGPigStorage(',')AS(product:chararray,amount:float);

product_data=LOAD'data/products.txt'USINGPigStorage(',')AS(product:chararray,category:chararray);

--连接数据

joined_data=JOINsales_dataBYproduct,product_dataBYproduct;

--分组和聚合

grouped_sales=GROUPjoined_dataBYcategory;

total_sales=FOREACHgrouped_salesGENERATEgroup,SUM(joined_data.amount);

--存储结果

DUMPtotal_sales;4.3.3数据样例假设data/sales.txt和data/products.txt文件中的数据如下：data/sales.txt:Laptop,1500

Laptop,1200

Phone,800

Phone,1000data/products.txt:Laptop,Electronics

Phone,Electronics

Tablet,Electronics运行上述Pig脚本后，输出结果应为：(Electronics,2500)这里，Electronics类别的总销售额为2500（Laptop的1500+1200和Phone的800+1000）。由于Tablet没有销售记录，它不会出现在结果中。以上示例展示了如何使用PigLatin进行数据过滤、选择、排序、分组和连接操作，这些都是处理大数据集时的基本技能。通过这些操作，可以有效地从原始数据中提取有价值的信息，为后续的分析和决策提供支持。5Pig函数与UDF5.1内置函数使用Pig提供了丰富的内置函数，用于数据处理和分析。这些函数可以处理数据的加载、存储、转换、过滤、排序等操作。内置函数的使用极大地简化了大数据处理的复杂性，使得用户可以更加专注于业务逻辑而非底层数据处理细节。5.1.1示例：使用内置函数进行数据处理假设我们有一个CSV文件sales.csv，包含以下数据：product_id,sales_amount

1001,200

1002,150

1003,300我们可以使用Pig的内置函数来加载数据，计算总销售额，并按销售额排序。--加载数据

A=LOAD'sales.csv'USINGPigStorage(',')AS(product_id:chararray,sales_amount:int);

--使用内置函数进行数据转换

B=FOREACHAGENERATEproduct_id,sales_amount;

--计算总销售额

C=GROUPBBYproduct_id;

D=FOREACHCGENERATEgroup,SUM(sales_amount)AStotal_sales;

--按销售额排序

E=ORDERDBYtotal_salesDESC;

--存储结果

STOREEINTO'sales_summary.csv'USINGPigStorage(',');在上述代码中，LOAD函数用于从CSV文件中加载数据，FOREACH和GROUP函数用于数据转换和分组，SUM函数用于计算总销售额，最后ORDER函数用于按销售额排序。5.2用户定义函数(UDF)开发Pig的内置函数虽然强大，但在某些特定场景下可能无法满足需求。这时，用户可以开发自己的UDF来扩展Pig的功能。UDF可以使用Java、Python、Perl等语言编写，然后在Pig脚本中调用。5.2.1UDF开发流程定义UDF类：在Java中定义一个类，实现EvalFunc接口。实现evaluate方法：在类中实现evaluate方法，该方法接收输入参数并返回处理结果。编译并打包：编译Java代码并打包成JAR文件。在Pig脚本中调用：使用REGISTER语句注册JAR文件，然后在FOREACH语句中使用DEFINE语句调用UDF。5.2.2示例：开发一个JavaUDF计算折扣后的销售额假设我们需要计算每个产品的折扣后销售额，折扣率存储在另一个表中。我们可以通过开发一个JavaUDF来实现这一功能。JavaUDF代码importorg.apache.pig.EvalFunc;

importorg.apache.pig.data.Tuple;

publicclassDiscountCalculatorextendsEvalFunc<Double>{

@Override

publicDoubleexec(Tupleinput)throwsIOException{

if(input==null||input.size()<2){

returnnull;

}

intsalesAmount=(Integer)input.get(0);

doublediscountRate=(Double)input.get(1);

returnsalesAmount*discountRate;

}

}编译和打包编译上述Java代码，并将其打包成JAR文件，例如DiscountCalculator.jar。在Pig脚本中调用--注册JAR文件

REGISTER'DiscountCalculator.jar';

--定义UDF

DEFINEDiscountCalculatororg.apache.pig.udf.DiscountCalculator;

--加载数据

A=LOAD'sales.csv'USINGPigStorage(',')AS(product_id:chararray,sales_amount:int);

B=LOAD'discounts.csv'USINGPigStorage(',')AS(product_id:chararray,discount_rate:double);

--使用UDF计算折扣后销售额

C=JOINABYproduct_id,BBYproduct_id;

D=FOREACHCGENERATEA.product_id,DiscountCalculator(sales_amount,discount_rate)ASdiscounted_sales;

--存储结果

STOREDINTO'discounted_sales.csv'USINGPigStorage(',');在上述代码中，我们首先注册了JavaUDF的JAR文件，然后定义了UDF。接着，我们加载了销售数据和折扣率数据，使用JOIN函数将两个表按产品ID连接，最后使用DiscountCalculatorUDF计算每个产品的折扣后销售额。5.3UDF示例与实践5.3.1实践：使用PythonUDF进行文本处理假设我们需要对产品描述进行文本处理，例如提取关键词。我们可以使用Python编写一个UDF来实现这一功能。PythonUDF代码importre

classKeywordExtractor:

defexec(self,input):

ifinputisNone:

returnNone

text=input[0]

#使用正则表达式提取关键词

keywords=re.findall(r'\b\w+\b',text)

returnkeywords在Pig脚本中调用--注册PythonUDF

DEFINEKeywordExtractor'pythonKeywordExtractor.py'usingpython;

--加载产品描述数据

A=LOAD'product_descriptions.csv'USINGPigStorage(',')AS(product_id:chararray,description:chararray);

--使用PythonUDF提取关键词

B=FOREACHAGENERATEproduct_id,KeywordExtractor(description)ASkeywords;

--存储结果

STOREBINTO'product_keywords.csv'USINGPigStorage(',');在上述代码中，我们注册了PythonUDF，并在FOREACH语句中调用它来处理产品描述，提取关键词。这展示了如何使用PythonUDF进行更复杂的文本处理任务。通过内置函数和UDF的使用，Pig提供了一个灵活且强大的数据处理框架，能够满足各种大数据处理需求。无论是简单的数据转换还是复杂的业务逻辑，Pig都能提供相应的解决方案。6Pig性能优化6.1数据分区与采样在处理大数据时，数据的组织方式对性能有着直接的影响。数据分区是将数据集按照特定的键值进行分割，存储在不同的物理位置上，从而在查询时能够更快地定位到所需的数据。Pig支持通过DUMP命令查看数据分布，以及使用PARTITION关键字进行数据分区。6.1.1示例：数据分区假设我们有一个日志数据集，包含用户ID、活动时间、活动类型等字段，我们可以通过用户ID进行数据分区。--加载数据

data=LOAD'hdfs://path/to/logs'USINGPigStorage(',')AS(userID:chararray,timestamp:long,activityType:chararray);

--数据分区

partitionedData=PARTITIONdataBY(userID);

--将分区数据存储回HDFS

STOREpartitionedDataINTO'hdfs://path/to/partitioned_logs'USINGPigStorage(',');数据采样则是从大数据集中抽取一小部分数据，用于快速测试和调试Pig脚本，避免在全量数据上运行，节省时间和资源。6.1.2示例：数据采样--加载数据

data=LOAD'hdfs://path/to/logs'USINGPigStorage(',')AS(userID:chararray,timestamp:long,activityType:chararray);

--数据采样，抽取1%的数据

sampleData=SAMPLEdata0.01;

--查看采样数据

DUMPsampleData;6.2并行处理与MapReduce优化Pig在执行查询时，默认会启动多个MapReduce任务，以并行处理数据。优化MapReduce任务的数量和类型，可以显著提升Pig的执行效率。6.2.1控制MapReduce任务数量通过设置numReducers参数，可以控制Reduce任务的数量，从而影响并行度。--设置Reduce任务数量

SETmapred.reduce.tasks5;

--执行查询

result=GROUPdataBY(userID);6.2.2使用Map-only操作某些操作，如DISTINCT，可以在Map阶段完成，避免了Reduce阶段的开销。--Map-only操作示例

distinctData=DISTINCTdataBY(activityType);6.3Pig执行计划分析Pig在执行查询前，会生成一个执行计划，描述查询的逻辑和物理操作。通过分析执行计划，可以找出性能瓶颈，进行优化。6.3.1查看执行计划--加载数据

data=LOAD'hdfs://path/to/logs'USINGPigStorage(',')AS(userID:chararray,timestamp:long,activityType:chararray);

--查看逻辑执行计划

LOGICALPlan=EXPLAINdata;

--查看物理执行计划

PHYSICALPlan=EXPLAINdataUSING'logical';6.3.2优化执行计划例如，如果执行计划显示有大量的shuffle操作，可以通过数据分区或使用JOIN代替CROSS来减少shuffle，从而提升性能。--使用JOIN代替CROSS

data1=LOAD'hdfs://path/to/data1'AS(field1:chararray,field2:chararray);

data2=LOAD'hdfs://path/to/data2'AS(field1:chararray,field3:chararray);

--使用JOIN

joinedData=JOINdata1BYfield1,data2BYfield1;通过以上方法，可以有效地优化Pig在Hadoop上的数据处理性能，提高大数据分析的效率。7Pig在实际项目中的应用7.1案例研究：日志数据分析7.1.1背景在互联网公司中，日志数据是分析用户行为、优化产品、检测异常的重要资源。日志数据通常包含用户ID、访问时间、访问页面、停留时间等信息，数据量庞大且格式多样。使用Pig进行日志数据分析，可以简化数据处理流程，提高数据处理效率。7.1.2数据样例假设我们有以下日志数据样例：123456,2023-01-0112:00:00,/home,10

123456,2023-01-0112:05:00,/product,15

789012,2023-01-0112:10:00,/home,57.1.3Pig代码示例--加载日志数据

LOGS=LOAD'logs.txt'USINGPigStorage(',')AS(user_id:chararray,timestamp:chararray,page:chararray,duration:int);

--转换时间戳为日期

LOGS_DATE=FOREACHLOGSGENERATEuser_id,STRTOBAG(timestamp,'')AS(date:chararray,time:chararray),page,duration;

--过滤出访问首页的记录

HOME_PAGE_VISITS=FILTERLOGS_DATEBYpage=='/home';

--按用户和日期分组，计算平均停留时间

AVG_DURATION=GROUPHOME_PAGE_VISITSBY(user_id,date);

AVG_DURATION=FOREACHAVG_DURATION{

GENERATEgroup.user_id,group.date,AVG(HOME_PAGE_VISITS.duration);

};

--将结果存储到HDFS

DUMPAVG_DURATION;

STOREAVG_DURATIONINTO'hdfs://localhost:9000/user_visits_avg'USINGPigStorage(',');7.1.4解释加载数据：使用LOAD命令从文本文件中加载数据，定义字段类型。转换时间戳：使用FOREACH和STRTOBAG函数将时间戳字段分割为日期和时间。过滤数据：使用FILTER命令筛选出访问首页的记录。分组和计算平均值：使用GROUP命令按用户和日期分组，然后使用AVG函数计算平均停留时间。存储结果：使用STORE命令将处理后的数据存储到HDFS。7.2案例研究：社交网络分析7.2.1背景社交网络数据包含用户之间的关系，如好友、关注等。分析这些数据可以帮助理解社交网络的结构，识别关键用户，以及进行推荐系统的设计。Pig可以处理这种复杂的关系数据，进行高效分析。7.2.2数据样例假设我们有以下社交网络数据样例：123456,789012

123456,345678

789012