实训目的

1. 从daily_stocks.csv
2. 文件导入股票交易数据
3. 对数据进行分组
4. 计算股票的价格，包括平均最高最低价格，平均开盘收盘价格
5. 将计算的数据导出

实训内容

1. 认识数据

• 文件daily_stocks.csv文件中保存的是65020条股票交易数据，各列说明如下。
  

2. 环境准备

• 安装pig

教程推荐 https://blog.csdn.net/qq_42881421/article/details/84331794

• 启动hadoop环境
  
• 启动grunt shell。

pig

3. 数据上传

• 将数据文件daily_stocks.csv上传到HDFS的/pig_input目录下，并查看是否上传成功。

hadoop fs -put ~/data/daily_stocks.csv /pig_input
hadoop fs -ls /pig_input

4. 加载数据

• 将daily_stocks.csv中的数据加载到名为stock的关系中，
• 在grunt shell中输入如下命令：

#注意自己设置的端口
stock = LOAD 'hdfs://hadoop102:8020/pig_input/daily_stocks.csv' USING PigStorage(',') as (exchange:chararray,symbol:chararray,date:chararray,stock_price_open:double,stock_price_high:double,stock_price_low:double,stock_price_close:double,stock_volume:double,stock_price_adj_close:double);

• 并查看数据的前十行:

5. 数据分组

• 按交易所（exchange）进行分组，将结果保存到名为stock_exc_grp的关系中并检查分组结果：

stock_exc_grp = GROUP stock BY exchange;
dump stock_exc_grp;

6. 统计交易所数量

• 根据分组后的数据，统计出每只股票有几家交易所可进行交易：

unique_symbols = FOREACH stock_exc_grp {symbols = stock.symbol;unique_symbol = DISTINCT symbols;GENERATE group, COUNT(unique_symbol);};

• 显示结果

dump unique_symbols;

7. 统计平均开盘收盘价

• 将stock关系按照股票代码（symbol）进行分组，并统计每只股票的平均开盘与收盘价格：

stock_symbol_grp = GROUP stock BY symbol;avg_stock_price_opens_closes = FOREACH stock_symbol_grp {stock_price_open = stock.stock_price_open;stock_price_close = stock.stock_price_close;GENERATE group, AVG(stock_price_open),AVG(stock_price_close); };dump avg_stock_price_opens_closes;

8. 统计平均最高最低价

• 统计每只股票的平均最高和最低价格

avg_stock_price_high_low = FOREACH stock_symbol_grp {stock_price_high = stock.stock_price_high;stock_price_low = stock.stock_price_low;GENERATE group, AVG(stock_price_high),AVG(stock_price_low);};dump avg_stock_price_high_low;

9. 导出数据

• 将avg_stock_price_high_low, avg_stock_price_opens_closes 和 unique_symbols导出HDFS
  文件系统中

store unique_symbols into 'unique_symbols' using PigStorage(',');store avg_stock_price_opens_closes into 'avg_stock_price_opens_colses' using PigStorage(',');store avg_stock_price_high_low into 'avg_stock_price_high_low' using PigStorage(',');

• 查看导出的数据

hadoop fs -ls /user/root
hadoop fs -cat /user/root/unique_symbols/part-r-00000

实训总结

• Pig包括两部分：用于描述数据流的语言，称为Pig Latin；和用于运行Pig Latin程序的执行环境。
• Pig不适合所有的数据处理任务，和MapReduce一样，它是为数据批处理而设计的。如果只想查询大数据集中的一小部分数据，pig的实现不会很好，因为它要扫描整个数据集或绝大部分。
• Pig Latin 程序有一系列语句构成。操作和命令是大小写无关的，而别名和函数名是大小写敏感的。
• Pig处理多行语句时，在整个程序逻辑计划没有构造完毕前，pig并不处理数据。