最近特别喜欢用Pig，拥有能满足大部分需求的内置函数（built-in functions），支持自定义函数（user defined functions, UDF），能load 纯文本、avro等格式数据；illustrate看pig执行步骤的结果，describe看alias的schema；以轻量级脚本形式跑MapReduce任务，各种爽爆。
1. Word Count
较于中文，英文比较工整，可以根据空格、标点符号进行分词。
A = load '/user/.*/req-temp/text.txt' as (text:chararray);
B = foreach A generate flatten(TOKENIZE(text)) as word;
C = group B by word;
D = foreach C generate COUNT(B), group;
Pig的内置函数TOKENIZE用StringTokenizer来对英文文本进行分词（代码参看这里），继承于抽象类EvalFunc<T>，返回DataBag词组。为了能统计单个词词频，需要用函数flatten对词组进行打散。抽象类EvalFunc<T>为用于pig语句foreach .. generate ..中的基类，以实现对数据字段的转换操作，其中exec()方法在pig运行期间被调用。
public class TOKENIZE extends EvalFunc<DataBag> {
TupleFactory mTupleFactory = TupleFactory.getInstance();
BagFactory mBagFactory = BagFactory.getInstance();
@Override
public DataBag exec(Tuple input) throws IOException {
...
DataBag output = mBagFactory.newDefaultBag();
...
String delim = " \",()*";
...
StringTokenizer tok = new StringTokenizer((String)o, delim, false);
while (tok.hasMoreTokens()) {
output.add(mTupleFactory.newTuple(tok.nextToken()));
}
return output;
...
}
}
2. Ansj中文分词
为了写Pig的UDF，需要添加maven依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.pig</groupId>
<artifactId>pig</artifactId>
<version>${pig.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.ansj</groupId>
<artifactId>ansj_seg-all-in-one</artifactId>
<version>3.0</version>
</dependency>
输入命令hadoop version得到hadoop的版本，输入pig -i得到pig的版本。务必要保证与集群部署的pig版本一致，要不然会报错：
ERROR org.apache.pig.tools.grunt.Grunt - ERROR 1066: Unable to open iterator for alias D
然后依葫芦画瓢，根据TOKENIZE.java修改，得到中文分词Segment.java：
package com.pig.udf;
public class Segment extends EvalFunc<DataBag> {
TupleFactory mTupleFactory = TupleFactory.getInstance();
BagFactory mBagFactory = BagFactory.getInstance();
@Override
public DataBag exec(Tuple input) throws IOException {
try {
if (input==null)
return null;
if (input.size()==0)
return null;
Object o = input.get(0);
if (o==null)
return null;
DataBag output = mBagFactory.newDefaultBag();
if (!(o instanceof String)) {
int errCode = 2114;
String msg = "Expected input to be chararray, but" +
" got " + o.getClass().getName();
throw new ExecException(msg, errCode, PigException.BUG);
}
FilterModifWord.insertStopNatures("w");
List<Term> words = ToAnalysis.parse((String) o);
words = FilterModifWord.modifResult(words);
for(Term word: words) {
output.add(mTupleFactory.newTuple(word.getName()));
}
return output;
} catch (ExecException ee) {
throw ee;
}
}
@SuppressWarnings("deprecation")
@Override
public Schema outputSchema(Schema input) {
...
}
...
ansj支持设置词性的停用词FilterModifWord.insertStopNatures("w");，如此可以去掉标点符号的词。将源代码打包后放在hdfs上，然后通过register jar包调用该UDF：
REGISTER ../piglib/udf-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
A = load '/user/.*/renmin.txt' as (text:chararray);
B = foreach A generate flatten(com.pig.udf.Segment(text)) as word;
C = group B by word;
D = foreach C generate COUNT(B), group;
截取人民日报社论的一段：
树好家风，严管才是厚爱。古人说：“居官所以不能清白者，率由家人喜奢好侈使然也。”要看到，好的家风，能系好人生的“第一粒扣子”。“修身、齐家”，才能“治国、平天下”，领导干部首先要“正好家风、管好家人、处好家事”，才能看好“后院”、堵住“后门”。“父母之爱子，则为之计深远”，与其冒着风险给子女留下大笔钱财，不如给子女留下好家风、好作风，那才是让子女受益无穷的东西，才是真正的“为之计深远”。
统计词频如下：
...
(3,能)
(2,要)
(2,计)
(1,与其)
(1,作风)
(1,使然)
(1,修身)
(1,厚爱)
(1,受益)
...
可见，ansj在不加载用户自定义词表的情况下，分词效果并不理想，不能对成语等词正确地分词。
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