Pig 教程

Apache Pig是MapReduce的抽象。它是一种工具/平台，用于分析将较大的数据集表示为数据流的数据。Pig通常与Hadoop一起使用；我们可以使用Pig来执行Hadoop中的所有数据操作操作。

为了编写数据分析程序，Pig提供了一种称为Pig Latin的高级语言。该语言提供了各种运算符，程序员可以使用它们来开发自己的函数来读取，写入和处理数据。要使用Apache Pig分析数据，程序员需要使用Pig Latin语言编写脚本。所有这些脚本都在内部转换为Map和Reduce任务。Apache Pig具有称为Pig Engine的组件，该组件接受Pig Latin脚本作为输入并将这些脚本转换为MapReduce作业。

为什么我们需要Apache Pig？

不太擅长Java的程序员通常在使用Hadoop时会遇到困难，尤其是在执行任何MapReduce任务时。Apache Pig是所有此类程序员的福音。

使用Pig Latin，程序员可以轻松执行MapReduce任务，而无需在Java中键入复杂的代码。

Apache Pig使用多查询方法，从而减少了代码长度。例如，只需在Apache Pig中键入少于10个LoC即可轻松完成需要在Java中键入200行代码（LoC）的操作。最终，Apache Pig将开发时间减少了近16倍。

Pig Latin是一种类似SQL的语言，当您熟悉SQL时很容易学习Apache Pig。

Apache Pig提供了许多内置的运算符来支持数据操作，例如联接，过滤器，排序等。此外，它还提供了MapReduce中缺少的嵌套数据类型，例如元组，包和映射（maps）。

Pig 的功能

Apache Pig具有以下功能-

丰富的运算符集 - 它提供许多运算符来执行诸如 join, sort, filer等操作。
易于编程 - Pig Latin与SQL相似，如果您擅长SQL，则很容易编写Pig脚本。
自动优化 - Apache Pig中的任务会自动优化其执行，因此程序员只需要专注于语言的语义。
可扩展性 – 使用现有的运算符，用户可以开发自己的函数来读取，处理和写入数据。
UDF的 – Pig提供了使用其他编程语言（例如Java）创建用户定义函数并将其调用或嵌入Pig脚本的功能。
处理各种数据 - Apache Pig分析所有结构化和非结构化数据。它将结果存储在HDFS中。

Apache Pig 与 MapReduce

下面列出的是Apache Pig和MapReduce之间的主要区别。

Pig	MapReduce
Apache Pig是一种数据流语言。	MapReduce是一种数据处理范例。
这是一种高级语言。	MapReduce是低级且严格的。
在Apache Pig中执行Join操作非常简单。	在MapReduce中，很难在数据集之间执行Join操作。
任何具有SQL基本知识的新手程序员都可以轻松地与Apache Pig一起工作。	使用MapReduce必须与Java接触。
Apache Pig使用多查询方法，从而在很大程度上减少了代码长度。	MapReduce将需要多近20倍的行数来执行同一任务。
无需编译。在执行时，每个Apache Pig运算符都会在内部转换为MapReduce作业。	MapReduce作业的编译过程很长。

Apache Pig 与 SQL

下面列出的是Apache Pig和SQL之间的主要区别。

Pig	SQL
Pig Latin是一种程序语言。	SQL是一种声明性语言。
在Apache Pig中，模式是可选的。我们可以存储数据而无需设计架构（值存储为$01，$02等）。	模式在SQL中是必需的。
Apache Pig中的数据模型是嵌套关系型。	SQL中使用的数据模型是扁平关系。
Apache Pig为查询优化提供了有限的机会。	SQL中查询优化的机会更多。

除了上述差异外，Apache Pig Latin-

允许在管道中拆分。
允许开发人员将数据存储在管道中的任何位置。
宣布执行计划。
提供操作员执行ETL（提取，转换和加载）功能。

Apache Pig 与 Hive

Apache Pig和Hive均用于创建MapReduce作业。在某些情况下，Hive以与Apache Pig相似的方式在HDFS上运行。在下表中，我们列出了一些使Apache Pig与Hive脱颖而出的重要方面。

Pig	Hive
Apache Pig使用一种称为Pig Latin的语言。它最初是由Yahoo创建的。	Hive使用一种称为HiveQL的语言。它最初是在Facebook上创建的。
Pig Latin是一种数据流语言。	HiveQL是查询处理语言。
Pig Latin是一种过程语言，适合流水线范例。	HiveQL是一种声明性语言。
Apache Pig可以处理结构化，非结构化和半结构化数据。	Hive主要用于结构化数据。

Apache Pig的应用

数据科学家通常使用Apache Pig来执行涉及即时处理和快速原型制作的任务。使用Apache Pig-

处理大量数据源，例如Web日志。
对搜索平台执行数据处理。
处理时间敏感的数据加载。

Apache Pig–历史

在2006年，Apache Pig是发展成为雅虎的一个研究项目，特别是建立和每个数据集执行MapReduce作业。在2007年，Apache Pig通过Apache孵化器开源。在2008年，Apache Pig的第一个版本出来。在2010，Apache Pig成为Apache顶级项目。

听众

本教程适用于所有希望在不使用Java键入复杂代码的情况下执行MapReduce操作的Hadoop专业人员。

要充分利用本教程，您应该对Hadoop和HDFS命令的基础知识有很好的了解。如果您擅长SQL，那么肯定会有所帮助。