1. 编写 Pig 脚本:
- 使用文本编辑器创建一个包含 Pig 脚本的文件(通常以 .pig 为扩展名)。
- 编写 Pig 脚本,包括数据加载、转换和存储等操作。
-- example.pig
data = LOAD 'input.txt' AS (name:chararray, age:int);
filtered_data = FILTER data BY age >= 18;
STORE filtered_data INTO 'output.txt';
2. 运行 Pig 脚本:
- 打开终端并导航到包含 Pig 脚本的目录。
- 运行以下命令:
pig -f example.pig
如果你在本地模式下运行,可以添加 -x local 参数:
pig -x local -f example.pig
这将执行你的 Pig 脚本。在集群模式下,Pig 将生成 MapReduce 任务并在 Hadoop 集群上执行。
3. 查看输出:
- 根据你的脚本,可能会生成输出数据。你可以检查输出文件或存储在 HDFS 上的目录。
4. 日志和错误信息:
- 在运行 Pig 脚本时,可以查看终端输出以获取有关运行过程的信息。
- 如果有错误,Pig 通常会提供有关错误的详细信息,以便你进行调试。
请注意,执行 Pig 脚本需要正确的 Hadoop 环境配置,并且你的输入数据应该位于 HDFS 上或本地文件系统中,取决于你的运行模式。
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