如何给Apache Pig自定义UDF函数？
近日由于工作所需，需要使用到Pig来分析线上的搜索日志数据，散仙本打算使用hive来分析的，但由于种种原因，没有用成，而Pig（pig0.12-cdh）散仙一直没有接触过，所以只能临阵磨枪了，花了两天时间，大致看完了pig官网的文档，在看文档期间，也是边实战边学习，这样以来，对pig的学习，会更加容易，当然本篇不是介绍如何快速学好一门框架或语言的文章，正如标题所示，散仙打算介绍下如何在Pig中，使用用户自定义的UDF函数，关于学习经验，散仙会在后面的文章里介绍。一旦你学会了UDF的使用，就意味着，你可以以更加灵活的方式来使用Pig，使它扩展一些为我们的业务场景定制的特殊功能，而这些功能，在通用的pig里是没有的，举个例子：
你从HDFS上读取的数据格式，如果使用默认的PigStorage（）来加载，存储可能只支持有限的数据编码和类型，如果我们定义了一种特殊的编码存储或序列化方式，那么当我们使用默认的Pig来加载的时候，就会发现加载不了，这时候我们的UDF就派上用场了，我们只需要自定义一个LoadFunction和一个StoreFunction就可以解决，这种问题。
本篇散仙根据官方文档的例子，来实战一下，并在hadoop集群上使用Pig测试通过：
我们先来看下定义一个UDF扩展类，需要几个步骤：
序号步骤说明1在eclipse里新建一个java工程，并导入pig的核心包java项目2新建一个包，继承特定的接口或类，重写自定义部分核心业务3编写完成后，使用ant打包成jar编译时需要pig依赖，但不用把pig的jar包打入UDF中4把打包完成后的jar上传到HDFS上pig运行时候需要加载使用5在pig脚本里，注册我们自定义的udf的jar包注入运行时环境6编写我们的核心业务pig脚本运行测试是否运行成功
项目工程截图如下：
核心代码如下：
Java代码
[*] package com.pigudf;
[*]
[*] import java.io.IOException;
[*]
[*] import org.apache.pig.EvalFunc;
[*] import org.apache.pig.data.Tuple;
[*] import org.apache.pig.impl.util.WrappedIOException;
[*] /**
[*] * 自定义UDF类,对字符串转换大写
[*] * @author qindongliang
[*] * */
[*] public class MyUDF extends EvalFunc {
[*]
[*] @Override
[*] public String exec(Tuple input) throws IOException {
[*]
[*] //判断是否为null或空，就跳过
[*] if(input==null||input.size()==0){
[*] return null;
[*] }
[*] try{
[*] //获取第一个元素
[*] String str=(String) input.get(0);
[*] //转成大写返回
[*] return str.toUpperCase();
[*]
[*] }catch(Exception e){
[*] throw WrappedIOException.wrap("Caught exception processing input row ",e);
[*] }
[*] }
[*]
[*]
[*] }
关于打包的ant脚本，散仙会在文末上传附件，下面看下造的一些测试数据（注意，文件一定要上传到HDFS上，除非你是local模式）：
Java代码
[*] grunt> cat s.txt
[*] zhang san,12
[*] Song,34
[*] long,34
[*] abC,12
[*] grunt>
我们在看下，操作文件和jar包是放在一起的：
Java代码
[*] grunt> ls
[*] hdfs://dnode1:8020/tmp/udf/pudf.jar 1295
[*] hdfs://dnode1:8020/tmp/udf/s.txt 36
[*] grunt>
最后，我们看下pig脚本的定义：
Pig代码
[*] --注册自定义的jar包
[*] REGISTER pudf.jar;
[*] --加载测试文件的数据，逗号作为分隔符
[*] a = load 's.txt' using PigStorage(',');
[*] --遍历数据，对name列转成大写
[*] b =foreach a generate com.pigudf.MyUDF((chararray)$0);
[*] --启动MapReduce的Job进行数据分析
[*] dump b
最后，我们看下结果，只要过程不出现异常和任务失败，就证明我们的udf使用成功：
Java代码
[*] Counters:
[*] Total records written : 4
[*] Total bytes written : 64
[*] Spillable Memory Manager spill count : 0
[*] Total bags proactively spilled: 0
[*] Total records proactively spilled: 0
[*]
[*] Job DAG:
[*] job_1419419533357_0147
[*]
[*]
[*] 2014-12-30 18:10:24,394 INFOorg.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLauncher - Success!
[*] 2014-12-30 18:10:24,395 INFOorg.apache.hadoop.conf.Configuration.deprecation - fs.default.name is deprecated. Instead, use fs.defaultFS
[*] 2014-12-30 18:10:24,396 INFOorg.apache.pig.data.SchemaTupleBackend - Key was not set... will not generate code.
[*] 2014-12-30 18:10:24,405 INFOorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat - Total input paths to process : 1
[*] 2014-12-30 18:10:24,405 INFOorg.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.util.MapRedUtil - Total input paths to process : 1
[*] (ZHANG SAN,12)
[*] (SONG,34)
[*] (LONG,34)
[*] (ABC,12)
结果没问题，我们的UDF加载执行成功，如果我们还想将我们的输出结果直接写入到HDFS上，可以在pig脚本的末尾，去掉dump命令，加入
store e into '/tmp/dongliang/result/'; 将结果存储到HDFS上，当然我们可以自定义存储函数，将结果写入数据库，Lucene，Hbase等关系型或一些NOSQL数据库里。
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