（1） 安装Pig, 先下载Pig-0.9.2-tar.gz（本人hadoop版本是1.0.1），然后上传到hadoop集群/usr/目录下，然后解压:tar –xzf Pig-0.9.2-tar.gz，并重命名为pig;
（2） 在/etc/profile文件里面添加下面内容：
vim /etc/profile
#set pig path
export PIG_HOME=/usr/pig
export PATH=${PIG_HOME}/bin:${PATH}
export PIG_CLASSPATH=/usr/hadoop/conf （需要把hadoop/conf目录下的文件拷贝到pig/conf目录下，并添加classpath；由于本人的hadoop的classpath已经指向了hadoop的conf目录，所以可以不添加上面的黄色背景的一句，添加也不会错误！）
然后source /etc/profile 使其生效；
（3） 在/usr/pig/目录下 新建logs目录，mkdir logs；并修改文件vim pig.properties，在其中添加指向logs的路径：pig.logfile=/usr/pig/logs
（4） 然后测试pig配置是否成功：如下所示，证明基本上配置完成!
[[email protected] ~]$ pig
2015-03-25 18:56:41,348 [main] INFO org.apache.pig.Main - Logging error messages to: /usr/pig/logs/pig_1427281001347.log
2015-03-25 18:56:41,551 [main] INFO org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.HExecutionEngine - Connecting to hadoop file system at: hdfs://172.16.2.42:9000
2015-03-25 18:56:41,786 [main] INFO org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.HExecutionEngine - Connecting to map-reduce job tracker at: http://172.16.2.42:9001
grunt>
（5） 接下来就进行实战了：问题说明：由于电信公司一般把通话记录CDR存放在传统的关系数据库中,需要统计或者查询时，只需要简单的几条sql语句即可查找出来；但是随着数据量的不断增大，特别数据量达到海量级别时，如果还是从传统数据库来进行查找的话，将是非常费时的；由于查询可以分解为过滤，聚合，统计等步骤，用分布式（mapreduce）的方式来处理是十分适合的。
（6） 假设关系数据库有一个CDR对应的表CDR_TABLE，其字段分别为start_time（开始时间）, end_time（结束时间）,calling_number(主叫号码),called_number(被叫号码)，cdr_type(通话类型)；如下所示：每一行代表一条通话记录：
1312444562132 1312444580006 13712341234 13712341235 1
1312444159800 1312444170000 13712345678 10086 2
假设：查询任务是查询 开始时间是 XXX，被叫号码是10086，通话类型是2的通话记录；因为操作对每一条记录都是独立的，因此可以将表中所有数据存放在hdfs的一个文件cdr.txt中，由于cdr.txt在HDFS中是存放在多台计算机中，之间没有相关性，因此可以将计算分布到这些机器，从而减少数据转输的网络开销，达到高的吞吐量。存放后如下所示：
grunt> cat /user/hadoop/cdr.txt
1312444562132 1312444580006 13712341234 13712341235 1
1312444159800 1312444170000 13712345679 10086 2
1312544159800 1312554170000 13712345677 10086 2
1312644159800 1312654170000 13712345676 10086 2
1312744159800 1312764170000 13712345675 10086 2
1312844159800 1312854170000 13712345674 13552132453 2
1312944159800 1312974170000 13712345673 10086 2
1313444159800 1313454170000 13712345672 10086 2
1314444159800 1314544170000 13712345678 10086 2
grunt>
（7） 现在有pig来实现mapreduce的方法：
grunt> A = LOAD 'hdfs://172.16.2.42:9000/user/hadoop/cdr.txt' USING PigStorage('\t') AS (start_time:long, end_time:long,calling_number:long, called_number:long, cdr_type:int);
2015-03-25 19:27:58,624 [main] ERROR org.apache.pig.tools.grunt.Grunt - ERROR 2998: Unhandled internal error. name
Details at logfile: /usr/pig/logs/pig_1427282702115.log
grunt>
出现上述错误：经过google和baidu的尝试后也没能把问题解决，但是从中得到一个信息，就是有人说pig和hive安装在同一台机器上时，会引起一些冲突，但是没有说具体的解决方法；
经过一番的调试后，终于找出了问题的所在：为之前搭建hive环境并运行hive程序时，需要把hive/lib目录下的jar包拷贝到hadoop/lib目录下，然后在/etc/profile里面设置classpath路径指向hadoop/lib下面，这样估计引起了一些冲突，经过详细的排解，发现只需要把从hive拷贝到hadoop的一个jar包删除，即可把问题解决：这个jar包就是：antlr-runtime-3.0.1.jar，现在只需要把hadoop/lib目录下的这个包删除即可，这样既不影响hive的程序运行，也不运行pig程序的运行，执行下面命名：
[[email protected] lib]$ rm -r antlr-runtime-3.0.1.jar
删除后，重新执行pig程序：
grunt> A = LOAD 'hdfs://172.16.2.42:9000/user/hadoop/cdr.txt' USING PigStorage('\t') AS (start_time:long, end_time:long,calling_number:long, called_number:long, cdr_type:int);
grunt> B = FILTER A BY start_time > 1300835802 AND called_number ==10086 AND cdr_type ==2;
2015-03-25 20:13:00,021 [main] WARN org.apache.pig.PigServer - Encountered Warning IMPLICIT_CAST_TO_LONG 2 time(s).
grunt> STORE B INTO 'hdfs://172.16.2.42:9000/user/hadoop/CDR/cdr_result.txt' using PigStorage(); //输入这句后程序才真正运行起来，这完全是分布式，用户不需要关心mapreduce的具体实现方法，因为这是都有pig来实现，这大大降低了程序员的编程难度，显得人性化！
2015-03-25 20:14:42,788 [main] WARN org.apache.pig.PigServer - Encountered Warning IMPLICIT_CAST_TO_LONG 2 time(s).
。。。。。。
2015-03-25 20:14:45,026 [main] INFO org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLauncher - 1 map-reduce job(s) waiting for submission.
****hdfs://172.16.2.42:9000/user/hadoop/cdr.txt
。。。。。。
2015-03-25 20:15:10,767 [main] INFO org.apache.pig.tools.pigstats.SimplePigStats - Script Statistics:
HadoopVersion PigVersion UserId StartedAt FinishedAt Features
1.0.1 0.9.2 hadoop 2015-03-25 20:14:42 2015-03-25 20:15:10 FILTER
Success!
。。。。。。
2015-03-25 20:15:10,773 [main] INFO org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLauncher - Success!
查看hdfs上的输出结果：
grunt> cat /user/hadoop/CDR/cdr_result.txt
1312444159800 1312444170000 13712345679 10086 2
1312544159800 1312554170000 13712345677 10086 2
1312644159800 1312654170000 13712345676 10086 2
1312744159800 1312764170000 13712345675 10086 2
1312944159800 1312974170000 13712345673 10086 2
1313444159800 1313454170000 13712345672 10086 2
1314444159800 1314544170000 13712345678 10086 2
grunt>
运行成功！