Apache Pig Tutorial: Ein ultimativer Leitfaden für Anfänger [2022]

Big Data ist ein sich ständig weiterentwickelndes Feld. Es hat Anwendungen in verschiedenen Branchen, darunter Finanzen, Technologie, Gesundheitswesen usw.

Um ein Big-Data-Profi zu werden, müssen Sie die verschiedenen Technologien erlernen, die zur Analyse von Big Data verwendet werden. Und Hadoop ist ein wesentlicher Bestandteil dieser Big-Data-Technologien.

Apache Pig ist eine der vielen wesentlichen Komponenten von Hadoop. Wenn Sie große Datenmengen schnell analysieren möchten, müssen Sie Pig verwenden. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf Apache Pig, das Analysetool, das Ihnen nicht nur dabei hilft, sich um große Datenmengen zu kümmern, sondern dabei auch noch Zeit spart.

Apache Pig Tutorial: Was ist das?

Das Lernen über Apache Pig (oder Hadoop Pig) ist entscheidend, wenn Sie Hadoop lernen möchten. Es ist eine Plattform, mit der Sie riesige Datensätze analysieren können. Sie können dies tun, indem Sie die Datensätze als Datenflüsse darstellen.

Wir alle wissen, wie beliebt Hadoop in der Data-Science-Welt ist. Und wenn Sie daran interessiert sind, dieses Open-Source-Framework zu beherrschen, müssen Sie sich mit Apache Pig vertraut machen.

Es basiert auf Map-Reduce, einem wesentlichen Bestandteil von Hadoop. Da Sie große Datenmengen analysieren können, können Sie mit diesem Tool effizienter arbeiten. Sie können Apache Pig auch für Datenmanipulationsprojekte in Hadoop verwenden.

Pig ist ein High-Level-Tool, für das Sie seine fortgeschrittene Sprache namens Pig Latin lernen müssen. Pig Latin hilft Ihnen beim Schreiben von Datenanalyseprogrammen. Lesen Sie mehr über die besten Hadoop-Tools. Mit dieser Sprache können Sie Daten schreiben, lesen und verarbeiten und gleichzeitig spezifische Funktionen für diese Aufgaben entwickeln.

Die Skripte, die Sie in Pig Latin schreiben, werden automatisch in Map-Reduce-Operationen konvertiert. Die Engine von Apache Pig (Pig Engine genannt) hilft Ihnen, Ihre geschriebenen Skripts in diese Operationen umzuwandeln. Das Erlernen dieses Tools wird Ihnen bei der Durchführung von Big Data Analytics erheblich helfen.

Es vereinfacht die verschiedenen Prozesse und hilft Ihnen, durch seine schnelle Skriptsprache Zeit zu sparen. Es hat zwar eine Lernkurve, aber sobald Sie diese überschritten haben, werden Sie feststellen, dass es eines der einfachsten Tools ist, mit denen Sie arbeiten können.

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Geschichte von Apache Pig

Im Jahr 2006 wurde bei Yahoo Apache Pig entwickelt, um MapReduce-Operationen für zahlreiche Datensätze durchzuführen. Durch Apache Incubator wurde Apache Pig 2007 Open Source. Ein Jahr später kam seine erste Version auf den Markt.

Schließlich wurde Apache Pig im Jahr 2010 zu einem Apache High-Level-Projekt. Seitdem ist es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Big-Data-Profis geworden. Jetzt, da Sie den Ursprung des Schweins kennen, können wir anfangen zu diskutieren, warum es so beliebt ist und welche Vorteile es hat.

Funktionen von Apache Pig

Schwein ist reich an Funktionen. Seine vielfältigen Funktionen machen es zu einem wertvollen und unersetzlichen Werkzeug für Experten.

Hier sind seine Eigenschaften:

• Pig hat viele Operatoren, die Sie verwenden können, um Ihre Programmieroperationen zu vereinfachen.
• Damit können Sie Ihre Funktionen gemäß Ihren spezifischen Anforderungen erstellen. Diese Funktionen werden UDFs (User Defined Functions) genannt, und Sie können sie in jeder Programmiersprache schreiben, einschließlich Python, JRuby, Java usw.
• Pig ist in der Lage, mit allen Arten von Daten umzugehen. Das heißt, es kann sowohl strukturierte, halbstrukturierte als auch unstrukturierte Datenwerte erfassen.
• Es optimiert automatisch Ihre Operationen, bevor sie ausgeführt werden.
• Damit können Sie am gesamten Projekt arbeiten, ohne sich Gedanken über separate Map- und Reduce-Funktionen machen zu müssen.

Warum ist Apache Pig so beliebt?

Apache Pig verfügt über zahlreiche Funktionen und Vorteile, die es zu einer Notwendigkeit für jeden Big-Data-Profi machen.

Lesen Sie: Unterschied zwischen Big Data und Hadoop

Da Java für die Datenanalyse nicht mehr erlernt werden muss, wird es außerdem schnell zur bevorzugten Wahl für Programmierer, die mit dieser Sprache nicht vertraut sind.

Hier sind einige Gründe, warum Apache Pig so wichtig und beliebt ist:

• Sie können MapReduce verwenden und seine Aufgaben ausführen, ohne Java lernen zu müssen.
• Sie können primäre Vorgänge mit weniger Codezeilen ausführen, indem Sie Pig verwenden. Wenn Sie Pig zum Ausführen von MapReduce-Operationen verwenden, schreiben Sie 20-mal weniger Codezeilen, als Sie geschrieben hätten, wenn Sie Pig nicht verwendet hätten.
• Pig spart Ihnen viel Zeit bei der Arbeit an MapReduce-Projekten.
• Es verfügt über eine umfangreiche Palette von Operationen wie Verbinden, Extrahieren, Filtern usw.
• Pig hat viele Datentypen in seinem Modell, die in Mapreduce fehlen. Dazu gehören Taschen, Tupel und einige andere.

Nachdem Sie nun wissen, warum es so beliebt ist, sollten wir uns nun auf einige häufige Ursachen für Verwirrung in Bezug auf Pig und andere Tools und Sprachen konzentrieren.

Unterschied zwischen MapReduce und Apache Pig

Obwohl Apache Pig eine Abstraktion von Hadoops MapReduce ist, können ihre sich überschneidenden Funktionen jeden verwirren. Beide beziehen sich auf die Ausführung von MapReduce-Aufgaben. Aber selbst bei so ähnlichen Anwendungen unterscheiden sich beide völlig voneinander.

Hier sind die Hauptunterschiede zwischen Pig und MapReduce:

• Apache Pig ist eine höhere Datenflusssprache. Andererseits ist MapReduce einfach ein Low-Level-Paradigma für die Datenverarbeitung.
• Sie können eine Join-Aufgabe in Pig im Vergleich zu MapReduce viel reibungsloser und effizienter ausführen. Letzteres hat nicht viele Optionen, um einen Join-Vorgang mehrerer Datensätze zu vereinfachen.
• Sie müssen nichts kompilieren, wenn Sie Apache Pig verwenden. Alle MapReduce-Vorgänge erfordern einen erheblichen Kompilierungsprozess.
• Sie müssen über SQL-Kenntnisse (mindestens auf Anfängerniveau) verfügen, wenn Sie mit Pig arbeiten möchten. Andererseits müssen Sie für die Verwendung von MapReduce mit Java vertraut sein.
• Pig ermöglicht Multi-Query-Funktionalität, die Ihren Betrieb effizienter macht, da Sie nur sehr wenige Codezeilen schreiben müssen. MapReduce hat diese Fähigkeit nicht. Sie müssten 20-mal mehr Codezeilen schreiben, um dieselbe Operation in MapReduce im Vergleich zu Pig auszuführen.

Unterschied zwischen SQL und Apache Pig

Eine beträchtliche Verwirrung unter unerfahrenen Big-Data-Profis besteht in Bezug auf SQL und Apache Pig. Sie kennen die signifikanten Unterschiede zwischen den beiden nicht.

Hier sind die Unterschiede zwischen Apache Pig und SQL:

• Das Datenmodell von Apache Pig ist verschachtelt relational, während das Datenmodell von SQL flach relational ist. Ein verschachteltes relationales Modell hat atomare und relationale Domänen. Ein flaches relationales Modell hat nur eine einzige Tabelle zum Speichern von Werten.
• Das Schema ist in Apache Pig optional, in SQL jedoch obligatorisch. Das bedeutet, dass Sie Ihre Daten in Apache Pig speichern können, ohne Schema zu verwenden, während dies mit SQL nicht möglich ist.
• Pig hat nicht viele Funktionen und Optionen für die Abfrageoptimierung. SQL hat diesbezüglich viele Möglichkeiten.
• Apache Pig verwendet Pig Latin, eine prozedurale Sprache. Andererseits ist SQL eine deklarative Sprache. Während also Pig Latin die erforderlichen Aufgaben ausführt, konzentriert sich SQL darauf, zu beschreiben, was das System ausführen muss.
• Sie können ETL-Funktionen wie Extrahieren, Transformieren und Laden in Apache Pig ausführen. Mit SQL geht das nicht.
• Mit Pig können Sie Daten an jedem Ort in der Pipeline speichern, aber SQL verfügt nicht über diese Fähigkeit.

Unterschied zwischen Bienenstock und Schwein

„Hive vs Pig“ ist ein beliebtes Diskussionsthema unter Fachleuten. Sobald Sie den Unterschied zwischen den beiden kennen, würden Sie kein Teil von ihnen sein. Beide sind Teil des Hadoop-Ökosystems. Beide sind für die Arbeit an Big-Data-Projekten notwendig und erleichtern auch die Funktionalität anderer Hadoop-Komponenten.

Um Verwirrung zwischen den beiden zu vermeiden, sollten Sie die folgenden Unterschiede lesen:

• Apache Pig verwendet Pig Latin, eine prozedurale Programmiersprache. Hive verwendet eine deklarative Sprache namens HiveQL, die SQL ähnelt.
• Pig kann mit halbstrukturierten, strukturierten und unstrukturierten Daten arbeiten. Hive arbeitet in den meisten Fällen mit strukturierten Daten.
• Sie würden Pig zum Programmieren verwenden, während Sie Hive zum Generieren von Berichten verwenden würden.
• Pig unterstützt das Avro-Dateiformat, Hive jedoch nicht.
• Pig arbeitet auf der Clientseite des Clusters, während Hive auf der Serverseite desselben arbeitet.
• Anwendung findet Pig hauptsächlich bei Programmierern und Forschern. Auf der anderen Seite findet Hive Anwendungen bei Datenanalysten.

Was Apache Pig tut

Apache Pig verwendet Pig Latin als Sprache zum Analysieren von Daten. Es ist eine Hochsprache, die Sie für die Datenverarbeitung verwenden, daher erfordert das Erlernen etwas zusätzlichen Aufwand.

Es gibt Ihnen jedoch viele Datentypen zusammen mit Operatoren zum Ausführen Ihrer Aufgaben. Der erste Schritt zur Verwendung von Pig besteht darin, ein Pig-Skript zu schreiben, das Sie in der Sprache Pig Latin schreiben würden.

Danach müssen Sie eines der verschiedenen Ausführungssysteme verwenden, um die Aufgabe auszuführen. Die verschiedenen Ausführungsoptionen in Pig umfassen Embedded, Grunt Shell und UDFs.

Danach transformiert das Framework von Pig die Skripte gemäß den Anforderungen zur Generierung der Ausgabe.

Apache Pig konvertiert Pig Latin Scripts in MapReduce-Aufgaben. Auf diese Weise wird Ihre Arbeit als Programmierer viel einfacher.

Apache Pig-Architektur

Nachdem Sie nun wissen, was Apache Pig tut und wie es es tut, konzentrieren wir uns auf seine verschiedenen Komponenten. Wie wir bereits erwähnt haben, werden die Pig-Skripte verschiedenen Transformationen unterzogen, um die gewünschte Ausgabe zu erzeugen. Dazu verfügt Apache Pig über verschiedene Komponenten, die diese Operationen stufenweise ausführen.

Wir werden jede Phase separat besprechen.

Erste Stufe: Parser

Der Parser übernimmt die frühe Phase der Datenanalyse. Es führt eine Vielzahl von Prüfungen am Skript durch, einschließlich Typprüfungen und Syntaxprüfungen. Der Ausgabe-Parser generiert den so genannten DAG (gerichteter azyklischer Graph).

DAG zeigt die logischen Operatoren und Pig Latin-Anweisungen. Es zeigt logische Operatoren als Knoten und Datenflüsse als Kanten.

Zweite Stufe: Optimierer und Compiler

Der Parser übermittelt den DAG an den Optimierer. Der Optimierer führt eine logische Optimierung des DAG durch, die Aktivitäten wie Transformieren, Teilen usw. umfasst.

Es führt mehrere Funktionen zum Reduzieren der Datenmenge in der Pipeline durch, wenn es die generierten Daten verarbeitet. Es führt eine automatische Optimierung der Daten durch und verwendet Funktionen wie PushUpFilter, MapKeyPruner, Group By usw.

Sie haben als Nutzer die Möglichkeit, die automatische Optimierung abzuschalten. Nach dem Optimierer kommt der Compiler, der den resultierenden Code in MapReduce-Aufgaben kompiliert. Der Compiler übernimmt die Konvertierung von Pig Script in MapReduce-Jobs.

Dritte Stufe: Ausführungsmaschine

Schließlich kommt die Execution Engine, in der die MapReduce-Jobs an Hadoop übertragen werden. Sobald sie dorthin übertragen werden, liefert Hadoop die erforderlichen Ergebnisse.

Sie können das Ergebnis der Daten sehen, indem Sie die 'DUMP'-Anweisung verwenden. Wenn Sie die Ausgabe in HDFS (einer Kernkomponente von Hadoop) speichern möchten, müssen Sie die Anweisung „STORE“ verwenden.

Anwendungen von Apache Pig

Die Hauptverwendungen des Schweins sind wie folgt:

• Zur Verarbeitung riesiger Datensätze wie Online-Streaming-Daten und Weblogs.
• Zur Verarbeitung der Daten von Suchplattformen. Pig kann mit allen Datentypen umgehen, was es für die Analyse von Suchplattformen sehr nützlich macht.
• Zur Analyse zeitkritischer Daten. Dabei handelt es sich um Daten, die laufend aktualisiert werden, wie z. B. Tweets auf Twitter.

Ein gutes Beispiel hierfür wäre die Analyse von Tweets zu einem bestimmten Thema auf Twitter. Vielleicht möchten Sie das Kundenverhalten in Bezug auf dieses bestimmte Thema verstehen. Tweets enthalten Medien in verschiedenen Formen. Und Pig kann Ihnen helfen, sie zu analysieren, um die erforderlichen Ergebnisse zu erzielen.

Schweine-Tutorial: Wie geht es weiter?

Apache Pig ist zweifellos einer der kritischsten Bereiche von Hadoop. Es ist nicht einfach, es zu lernen, aber sobald Sie den Dreh raus haben, werden Sie sehen, wie viel einfacher es Ihre Arbeit macht.

Abgesehen von Pig gibt es viele Bereiche in Hadoop und Big Data.

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