Tutorial de Apache Pig: una guía definitiva para principiantes [2022]

Big Data es un campo en continuo desarrollo. Tiene aplicaciones en varias industrias, incluidas las finanzas, la tecnología, la atención médica, etc.

Para convertirse en un profesional de Big Data, debe aprender las diversas tecnologías utilizadas en el análisis de Big Data. Y Hadoop es una parte importante de esas tecnologías Big Data.

Apache Pig es uno de los muchos componentes esenciales de Hadoop. Si desea analizar grandes cantidades de datos rápidamente, deberá usar Pig. En este artículo, nos centraremos en Apache Pig, la herramienta de análisis que no solo lo ayuda a cuidar grandes cantidades de datos, sino que también le ahorra tiempo al hacerlo.

Tutorial Apache Pig: ¿Qué es?

Aprender sobre Apache Pig (o Hadoop Pig) es crucial si desea aprender Hadoop. Es una plataforma que puede utilizar para analizar grandes conjuntos de datos. Puede hacerlo representando los conjuntos de datos como flujos de datos.

Todos sabemos lo popular que es Hadoop en el mundo de la ciencia de datos. Y si está interesado en dominar este marco de código abierto, deberá aprender sobre Apache Pig.

Se basa en Map-Reduce, que es un componente importante de Hadoop. Como le permite analizar grandes conjuntos de datos, puede trabajar con mayor eficiencia mientras usa esta herramienta. También puede usar Apache Pig para proyectos de manipulación de datos en Hadoop.

Pig es una herramienta de alto nivel, que requiere que aprendas su lenguaje avanzado llamado Pig Latin. Pig Latin te ayuda a escribir programas de análisis de datos. Obtenga más información sobre las principales herramientas de Hadoop. A través de este lenguaje, puede escribir, leer y procesar datos mientras desarrolla funciones específicas para estas tareas.

Los guiones que escriba en Pig Latin se convertirán automáticamente en operaciones Map-Reduce. Apache Pig's Engine (llamado Pig Engine) lo ayuda a convertir sus scripts escritos en esas operaciones. Aprender esta herramienta lo ayudará considerablemente a realizar Big Data Analytics.

Simplifica los diferentes procesos y te ayuda a ahorrar tiempo a través de su rápido lenguaje de scripting. Si bien tiene una curva de aprendizaje, una vez que la superas, te darás cuenta de que es una de las herramientas más sencillas con las que trabajar.

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Historia del cerdo apache

En 2006, en Yahoo, se creó Apache Pig para realizar operaciones de MapReduce en numerosos conjuntos de datos. A través de Apache Incubator, Apache Pig pasó a ser de código abierto en 2007. Un año después, su primer lanzamiento entró en el mercado.

Finalmente, en 2010, Apache Pig se convirtió en un proyecto de alto nivel de Apache. Desde entonces, se ha convertido en una herramienta bastante imprescindible para los profesionales del Big Data. Ahora que conoce el origen de Pig, podemos comenzar a discutir por qué es tan popular y cuáles son sus ventajas.

Características de Apache Pig

El cerdo es rico en características. Su amplia variedad de funciones son las que lo convierten en una herramienta valiosa e insustituible para los expertos.

Aquí están sus características:

• Pig tiene muchos operadores que puede usar para simplificar sus operaciones de programación.
• Le permite crear sus funciones en función de sus requisitos específicos. Estas funciones se denominan UDF (funciones definidas por el usuario) y puede escribirlas en cualquier lenguaje de programación, incluidos Python, JRuby, Jave, etc.
• Pig es capaz de manejar todo tipo de datos. Eso significa que puede sentir valores de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
• Optimiza automáticamente tus operaciones antes de ejecutarlas.
• Le permite trabajar en todo el proyecto en cuestión sin preocuparse por las funciones separadas Map y Reduce.

¿Por qué Apache Pig es tan popular?

Apache Pig viene con muchas características y ventajas que lo convierten en una necesidad para cualquier profesional de Big Data.

Leer: Diferencia entre Big Data y Hadoop

Además, debido a que elimina la necesidad de aprender Java para el análisis de datos, rápidamente se convierte en la opción preferida para aquellos programadores que no son expertos en el uso de ese lenguaje.

Aquí hay algunas razones por las que Apache Pig es tan importante y popular:

• Puede usar MapReduce y realizar sus tareas sin tener que aprender Java.
• Puede realizar operaciones primarias con menos líneas de código usando Pig. Cuando usa Pig para realizar operaciones de MapReduce, escribe 20 veces menos líneas de código de las que habría escrito si no estuviera usando Pig.
• Pig le ahorra mucho tiempo mientras trabaja en proyectos de MapReduce.
• Tiene una amplia gama de operaciones como Unir, Extraer, Filtros, etc.
• Pig tiene muchos tipos de datos en su modelo que están ausentes en Mapreduce. Estos incluyen bolsas, tuplas y algunos otros.

Ahora que sabe por qué es tan popular, ahora deberíamos centrarnos en algunas causas comunes de confusión con respecto a Pig y otras herramientas y lenguajes.

Diferencia entre MapReduce y Apache Pig

Aunque Apache Pig es una abstracción de MapReduce de Hadoop, sus funciones superpuestas pueden confundir a cualquiera. Ambos están relacionados con la realización de tareas de MapReduce. Pero incluso con aplicaciones tan similares, ambos son completamente diferentes entre sí.

Estas son las principales diferencias entre Pig y MapReduce:

• Apache Pig es un lenguaje de flujo de datos de alto nivel. Por otro lado, MapReduce es simplemente un paradigma de bajo nivel para el procesamiento de datos.
• Puede realizar una tarea de unión en Pig de manera mucho más fluida y eficiente en comparación con MapReduce. Este último no tiene muchas opciones para simplificar una operación de Unión de múltiples conjuntos de datos.
• No necesita compilar nada cuando usa Apache Pig. Todas las operaciones de MapReduce requieren un proceso de compilación importante.
• Debe tener algún conocimiento (al menos de nivel principiante) de SQL si desea trabajar con Pig. Por otro lado, debe estar familiarizado con Java para usar MapReduce.
• Pig habilita la funcionalidad de consultas múltiples, lo que hace que su operación sea más eficiente ya que escribe muy pocas líneas de código. MapReduce no tiene esta capacidad. Necesitaría escribir 20 veces más líneas de código para realizar la misma operación en MapReduce en comparación con Pig.

Diferencia entre SQL y Apache Pig

Una confusión considerable entre los profesionales novatos de Big Data es SQL y Apache Pig. No saben las diferencias significativas entre los dos.

Estas son las diferencias entre Apache Pig y SQL:

• El modelo de datos de Apache Pig es relacional anidado, mientras que el modelo de datos de SQL es relacional plano. Un modelo relacional anidado tiene dominios atómicos y relacionales. Un modelo relacional plano solo tiene una única tabla para almacenar valores.
• El esquema es opcional en Apache Pig, pero es obligatorio en SQL. Esto significa que puede almacenar sus datos en Apache Pig sin usar Schema mientras que no puede hacerlo con SQL.
• Pig no tiene muchas funciones y opciones para la optimización de consultas. SQL tiene muchas opciones en este sentido.
• Apache Pig usa Pig Latin, que es un lenguaje de procedimiento. Por otro lado, SQL es un lenguaje declarativo. Entonces, mientras Pig Latin ejecuta las tareas requeridas, SQL se enfoca en describir lo que el sistema debe realizar.
• Puede realizar funciones ETL, que son Extraer, Transformar y Cargar, en Apache Pig. No puedes hacerlo con SQL.
• Pig le permite almacenar datos en cualquier ubicación de la canalización, pero SQL no tiene esta capacidad.

Diferencia entre colmena y cerdo

'Hive vs Pig' es un tema popular de debate entre los profesionales. Una vez que sepas la diferencia entre los dos, no serás parte de ellos. Ambos son parte del ecosistema Hadoop. Ambos son necesarios para trabajar en proyectos de Big Data y también facilitan la funcionalidad de otros componentes de Hadoop.

Para evitar confusiones entre los dos, debe leer las siguientes diferencias:

• Apache Pig usa Pig Latin, que es un lenguaje de programación procedimental. Hive usa un lenguaje declarativo llamado HiveQL, que es similar a SQL.
• Pig puede trabajar con datos semiestructurados, estructurados y no estructurados. Hive trabaja con datos estructurados en la mayoría de los casos.
• Usaría Pig para programar mientras usaría Hive para generar informes.
• Pig admite el formato de archivo Avro, que Hive no admite.
• Pig funciona en el lado del cliente del clúster, mientras que Hive funciona en el lado del servidor del mismo.
• Pig encuentra aplicaciones principalmente entre programadores e investigadores. Por otro lado, Hive encuentra aplicaciones entre los analistas de datos.

Qué hace el cerdo apache

Apache Pig usa Pig Latin como su lenguaje para analizar datos. Es un lenguaje de alto nivel que usa para el procesamiento de datos, por lo que requiere un poco de esfuerzo adicional para aprender.

Sin embargo, le brinda muchos tipos de datos junto con operadores para realizar sus tareas. El primer paso para usar Pig es escribir un script de Pig, que escribiría en el idioma latino de Pig.

Después de eso, deberá usar uno de sus diversos sistemas de ejecución para ejecutar la tarea. Las diferentes opciones de ejecución en Pig incluyen Embedded, Grunt Shell y UDF.

Después de eso, el marco de trabajo de Pig transforma los scripts de acuerdo con los requisitos para generar la salida.

Apache Pig convierte Pig Latin Scripts en tareas de MapReduce. De esta manera, tu trabajo como programador se vuelve mucho más fácil.

Arquitectura Apache Pig

Ahora que sabe lo que hace Apache Pig y cómo lo hace, centrémonos en sus diferentes componentes. Como mencionamos anteriormente, los scripts de Pig se someten a varias transformaciones para generar el resultado deseado. Para ello, Apache Pig cuenta con diferentes componentes que realizan estas operaciones por etapas.

Discutiremos cada etapa por separado.

Primera Etapa: Analizador

El analizador maneja la etapa inicial de análisis de los datos. Realiza una variedad de comprobaciones, incluidas comprobaciones de tipo y de sintaxis, en el script. La salida que genera el analizador se llama DAG (gráfico acíclico dirigido).

DAG muestra los operadores lógicos y las declaraciones de Pig Latin. Muestra operadores lógicos como nodos y flujos de datos como bordes.

Segunda Etapa: Optimizador y Compilador

Parser envía el DAG al Optimizer. Optimizer realiza la optimización lógica del DAG, que incluye actividades como transformación, división, etc.

Realiza múltiples funciones para reducir la cantidad de datos en la canalización cuando procesa los datos generados. Realiza la optimización automática de los datos y utiliza funciones como PushUpFilter, MapKeyPruner, Group By, etc.

Tiene la opción de desactivar la función de optimización automática como usuario. Después del Optimizador, viene el Compilador, que compila el código resultante en tareas de MapReduce. El Compilador maneja la conversión de Pig Script en trabajos de MapReduce.

Tercera Etapa: Motor de Ejecución

Finalmente viene el motor de ejecución donde los trabajos de MapReduce se transfieren a Hadoop. Una vez que se transfieren allí, Hadoop da los resultados requeridos.

Puede ver el resultado de los datos utilizando la instrucción 'DUMP'. De manera similar, si desea almacenar la salida en HDFS (un componente central de Hadoop), deberá usar la instrucción 'STORE'.

Aplicaciones de Apache Pig

Los usos principales del cerdo son los siguientes:

• Para procesar conjuntos de datos masivos, como datos de transmisión en línea y Weblogs.
• Para el tratamiento de los datos de las plataformas de búsqueda. Pig puede manejar todo tipo de datos, lo que lo hace muy útil para analizar plataformas de búsqueda.
• Para analizar datos sensibles al tiempo. Se trata de datos que se actualizan continuamente, como tweets en Twitter.

Un gran ejemplo de esto sería analizar tweets sobre un tema en particular en Twitter. Tal vez desee comprender el comportamiento del cliente con respecto a ese tema específico. Los tweets contienen medios de varias formas. Y Pig puede ayudarlo a analizarlos para obtener los resultados requeridos.

Pig Tutorial: ¿Adónde ir desde aquí?

Apache Pig es sin duda una de las áreas más críticas de Hadoop. Aprenderlo no es fácil, pero una vez que lo domines, verás cuánto más simple hace tu trabajo.

Hay muchas áreas en Hadoop y Big Data, además de Pig.

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