Apache Pig - 概述

什么是 Apache Pig？

Apache Pig 是 MapReduce 之上的一个抽象层。它是一个用于分析大型数据集并将其表示为数据流的工具/平台。Pig 通常与Hadoop一起使用；我们可以使用 Apache Pig 在 Hadoop 中执行所有数据操作。

为了编写数据分析程序，Pig 提供了一种高级语言，称为Pig Latin。这种语言提供了各种操作符，程序员可以使用这些操作符来开发自己的函数，用于读取、写入和处理数据。

为了使用Apache Pig分析数据，程序员需要使用 Pig Latin 语言编写脚本。所有这些脚本在内部都被转换为 Map 和 Reduce 任务。Apache Pig 有一个称为Pig Engine的组件，它接受 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？

那些不太擅长 Java 的程序员通常在使用 Hadoop 时会遇到困难，尤其是在执行 MapReduce 任务时。Apache Pig 对所有这些程序员来说都是一个福音。

• 使用Pig Latin，程序员可以轻松地执行 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，在 Java 中需要键入 200 行代码 (LoC) 的操作，在 Apache Pig 中只需键入 10 行代码即可轻松完成。最终，Apache Pig 将开发时间缩短了近 16 倍。

• Pig Latin 是一种类似 SQL 的语言，如果您熟悉 SQL，那么学习 Apache Pig 就很容易。

• Apache Pig 提供许多内置操作符来支持数据操作，例如连接、过滤、排序等。此外，它还提供诸如元组、包和映射之类的嵌套数据类型，而 MapReduce 中则缺少这些类型。

Pig 的特性

Apache Pig 具有以下特性：

• 丰富的操作符集 - 它提供了许多操作符来执行连接、排序、过滤等操作。

• 易于编程 - Pig Latin 类似于 SQL，如果您擅长 SQL，那么编写 Pig 脚本就很容易。

• 优化机会 - Apache Pig 中的任务会自动优化其执行，因此程序员只需要关注语言的语义。

• 可扩展性 - 用户可以使用现有操作符来开发自己的函数，用于读取、处理和写入数据。

• UDF - Pig 提供了在其他编程语言（如 Java）中创建用户定义函数并在 Pig 脚本中调用或嵌入它们的功能。

• 处理各种数据 - Apache Pig 分析各种数据，包括结构化数据和非结构化数据。它将结果存储在 HDFS 中。

Apache Pig 与 MapReduce 的比较

以下是 Apache Pig 和 MapReduce 之间的区别：

Apache Pig 与 SQL 的比较

以下是 Apache Pig 和 SQL 之间的区别：

除了以上区别之外，Apache Pig Latin：

• 允许在管道中进行拆分。
• 允许开发人员将数据存储在管道的任何位置。
• 声明执行计划。
• 提供操作符来执行 ETL（提取、转换和加载）函数。

Apache Pig 与 Hive 的比较

Apache Pig 和 Hive 都用于创建 MapReduce 作业。在某些情况下，Hive 以类似于 Apache Pig 的方式操作 HDFS。在下表中，我们列出了一些将 Apache Pig 与 Hive 区分开来的重要点。

Apache Pig 的应用

数据科学家通常使用 Apache Pig 来执行涉及临时处理和快速原型设计的任务。Apache Pig 用于：

• 处理大型数据源，例如 Web 日志。
• 为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 在雅虎被开发为一个研究项目，特别是为了在每个数据集上创建和执行 MapReduce 作业。在2007年，Apache Pig 通过 Apache incubator 开源。在2008年，Apache Pig 的第一个版本发布。在2010年，Apache Pig 成为 Apache 顶级项目。