一、pig的运行模式：
Pig 有两种运行模式： Local 模式和 MapReduce 模式。当 Pig 在 Local 模式运行的时候， Pig 将只访问本地一台主机；当 Pig 在 MapReduce 模式运行的时候， Pig 将访问一个 Hadoop 集群和 HDFS 的安装位置。这时， Pig 将自动地对这个集群进行分配和回收。因为 Pig 系统可以自动地对 MapReduce 程序进行优化，所以当用户使用 Pig Latin 语言进行编程的时候，不必关心程序运行的效率， Pig 系统将会自动地对程序进行优化。这样能够大量节省用户编程的时间。
测试示例如下：
本地模式：pig -x local test.pig 伪分布式模式下使用
MapReduce模式：pig test.pig（或者pig -x mapreduce test.pig,pig test.pig为其简写形式） 全分布式下使用
二、pig运行方式：
Pig 的 Local 模式和 MapReduce 模式都有三种运行方式，分别为： Grunt Shell 方式、脚本文件方式和嵌入式程序方式。下面我们将对其进行一一介绍。
1.Local 模式：
（ 1 ） Grunt Shell 方式
用户使用 Grunt Shell 方式时，需要首先使用命令开启 Pig 的 Grunt Shell ，只需在 Linux 终端中输入如下命令并执行即可：
$pig –x local
这样 Pig 将进入 Grunt Shell 的 Local 模式，如果直接输入“ $pig ”命令， Pig 将首先检测 Pig 的环境变量设置，然后进入相应的模式。如果没有设置 MapReduce 环
境变量， Pig 将直接进入 Local 模式。
Grunt Shell 和 Windows 中的 Dos 窗口非常类似，这里用户可以一条一条地输入命令对数据进行操作。
（ 2 ） 脚本文件方式
使用脚本文件作为批处理作业来运行 Pig 命令，它实际上就是第一种运行方式中命令的集合，使用如下命令可以在本地模式下运行 Pig 脚本：
$pig –x local script.pig
其中，“ script.pig ”是对应的 Pig 脚本，用户在这里需要正确指定 Pig 脚本的位置，否则，系统将不能识别。例如， Pig 脚本放在“ /root/pigTmp ”目录下，那
么这里就要写成“ /root/pigTmp/script.pig ”。用户在使用的时候需要注意 Pig 给出的一些提示，充分利用这些能够帮助用户更好地使用 Pig 进行相关的操作 。
（ 3 ） 嵌入式程序方式
我们可以把 Pig 命令嵌入到主机语言中，并且运行这个嵌入式程序。和运行普通的 Java 程序相同，这里需要书写特定的 Java 程序，并且将其编译生成对应的 class 文
件或 package 包，然后再调用 main 函数运行程序。用户可以使用下面的命令对 Java 源文件进行编译：
$javac -cp pig-*.*.*-core.jar local.java
这里“ pig-*.*.*-core.jar ”放在 Pig 安装目录下，“ local.java ”为用户编写的 java 源文件，并且“ pig-*.*.*-core.jar ”和“ local.java ”需要用户正确地指定相应的 位置。例如，我们的“ pig-*.*.*-core.jar ”文件放在“ /root/hadoop-0.20.2/ ”目录下，“ local.java ”文件放在“ /root/pigTmp ”目录下，所以这一条命令我们应 该写成：$javac -cp /root/hadoop-0.20.2/ pig- 0 . 20 . 2 -core.jar /root/pigTmp/ local.java当编译完成后， Java 会生成“ local.class ”文件，然后用户可以通过 如下命令调用执行此文件。
$ java -cp pig-*.*.*-core.jar:. Local
2.MapReduce 模式
（1 ） Grunt Shell 方式
用户在 Linux 终端下输入如下命令进入 Grunt Shell 的 MapReduce 模式：
$pig –x mapreduce
（ 2 ） 脚本文件方式
用户可以使用如下命令在 MapReduce 模式下运行 Pig 脚本文件。
$pig –x mapreduce script.pig
（3 ） 嵌入式程序
和 Local 模式相同，在 MapReduce 模式下运行嵌入式程序同样需要经过编译和执行两个步骤。用户可以使用如下两条命令，完成相应的操作。
javac -cp pig-0.7.0-core.jar mapreduce.java
java -cp pig-0.7.0-core.jar:. mapreduce