piggy-converter: 实现Pig UDF的日志数据处理DSL工具

该项目是在Cloudera Distribution of Hadoop（CDH）版本5.1.2和Java版本1.7.0_55环境下进行测试和开发的。piggy-converter的构建过程简单明了，通过git命令克隆代码库，使用gradle工具进行构建并打包成jar文件。此工具支持在Hadoop生态系统中运行，为日志处理提供了一种快速、灵活的方法。" piggy-converter实现的主要功能包括： 1. 日志数据的过滤：该工具可以对输入的日志数据集进行筛选，只保留符合特定条件的数据项。例如，可能只想要包含特定关键字或满足特定模式的日志条目。 2. 日志数据的转换：转换是将日志数据从一种格式转换为另一种格式的过程，这可能包括修改字段、添加计算得出的新字段以及转换数据类型等。 3. 作为一个UDF：Piggy-converter被设计为一个UDF，这意味着它可以被Apache Pig轻松集成和调用。UDF为Pig提供了强大的可扩展性，使得数据工程师和分析师能够编写和使用自己的函数来处理和分析Hadoop中的数据。 构建piggy-converter所需的操作步骤如下： 1. 通过git命令克隆piggy-converter的代码库：`git clone ***`。 2. 进入项目目录：`cd piggy-converter`。 3. 使用gradlew工具构建项目：首先执行`./gradlew`初始化项目，然后执行`./gradlew jar`来构建jar包。 4. 准备测试数据：使用HDFS命令创建必要的目录并分配适当的权限，以便在Hadoop文件系统中进行测试。 5. 将测试数据上传至HDFS：可以使用`hdfs dfs -put src/test`命令将测试数据源文件放入HDFS系统中以供piggy-converter处理。 在使用piggy-converter时，需要确保Java环境和CDH版本与项目兼容，以避免版本不兼容导致的问题。通过这种方式，piggy-converter为处理日志数据提供了一个高效的、易于扩展的解决方案，特别适合于处理大规模数据集。