Tutoriel Apache Pig : Un guide ultime pour les débutants [2022]

Le Big Data est un domaine en constante évolution. Il a des applications dans divers secteurs, notamment la finance, la technologie, la santé, etc.

Pour devenir un professionnel du Big Data, vous devez apprendre les différentes technologies utilisées dans l'analyse du Big Data. Et Hadoop est une partie importante de ces technologies Big Data.

Apache Pig est l'un des nombreux composants essentiels de Hadoop. Si vous souhaitez analyser rapidement de grandes quantités de données, vous devrez utiliser Pig. Dans cet article, nous nous concentrerons sur Apache Pig, l'outil d'analyse qui vous aide non seulement à gérer de gros volumes de données, mais vous fait également gagner du temps.

Tutoriel Apache Pig : Qu'est-ce que c'est ?

Apprendre Apache Pig (ou Hadoop Pig) est crucial si vous voulez apprendre Hadoop. C'est une plate-forme que vous pouvez utiliser pour analyser de vastes ensembles de données. Vous pouvez le faire en représentant les ensembles de données sous forme de flux de données.

Nous savons tous à quel point Hadoop est populaire dans le monde de la science des données. Et si vous souhaitez maîtriser ce framework open source, vous devrez en savoir plus sur Apache Pig.

Il est basé sur Map-Reduce, qui est un composant important de Hadoop. Comme il vous permet d'analyser de grands ensembles de données, vous pouvez travailler avec une plus grande efficacité tout en utilisant cet outil. Vous pouvez également utiliser Apache Pig pour des projets de manipulation de données dans Hadoop.

Pig est un outil de haut niveau, qui vous oblige à apprendre son langage avancé appelé Pig Latin. Pig Latin vous aide à écrire des programmes d'analyse de données. En savoir plus sur les meilleurs outils hadoop. Grâce à ce langage, vous pouvez écrire, lire et traiter des données tout en développant des fonctions spécifiques pour ces tâches.

Les scripts que vous écrivez en Pig Latin seront automatiquement convertis en opérations Map-Reduce. Le moteur d'Apache Pig (appelé Pig Engine) vous aide à convertir vos scripts écrits en ces opérations. L'apprentissage de cet outil vous aidera considérablement dans l'exécution de Big Data Analytics.

Il simplifie les différents processus et vous aide à gagner du temps grâce à son langage de script rapide. Bien qu'il ait une courbe d'apprentissage, une fois que vous aurez dépassé cela, vous réaliserez que c'est l'un des outils les plus simples à utiliser.

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Histoire d'Apache Pig

En 2006 chez Yahoo, Apache Pig a été créé pour effectuer des opérations MapReduce sur de nombreux ensembles de données. Grâce à Apache Incubator, Apache Pig est devenu open source en 2007. Un an plus tard, sa première version est entrée sur le marché.

Enfin, en 2010, Apache Pig est devenu un projet Apache de haut niveau. Depuis, il est devenu un outil incontournable pour les professionnels du Big Data. Maintenant que vous connaissez l'origine de Pig, nous pouvons commencer à discuter de la raison pour laquelle il est si populaire et de ses avantages.

Caractéristiques d'Apache Pig

Pig est riche en fonctionnalités. Sa grande variété de fonctions en fait un outil précieux et irremplaçable pour les experts.

Voici ses fonctionnalités :

• Pig dispose de nombreux opérateurs que vous pouvez utiliser pour simplifier vos opérations de programmation.
• Il vous permet de créer vos fonctions en fonction de vos besoins spécifiques. Ces fonctions sont appelées UDF (User Defined Functions), et vous pouvez les écrire dans n'importe quel langage de programmation, y compris Python, JRuby, Jave, etc.
• Pig est capable de gérer toutes sortes de données. Cela signifie qu'il peut ressentir des valeurs de données structurées, semi-structurées et non structurées.
• Il optimise automatiquement vos opérations avant de les exécuter.
• Il vous permet de travailler sur l'ensemble du projet en cours sans vous soucier des fonctions Map et Reduce séparées.

Pourquoi Apache Pig est-il si populaire ?

Apache Pig est livré avec de nombreuses fonctionnalités et avantages qui en font une nécessité pour tout professionnel du Big Data.

Lire : Différence entre Big Data et Hadoop

De plus, comme il supprime le besoin d'apprendre Java pour l'analyse de données, il devient rapidement le choix préféré des programmeurs qui ne maîtrisent pas ce langage.

Voici quelques raisons pour lesquelles Apache Pig est si important et populaire :

• Vous pouvez utiliser MapReduce et effectuer ses tâches sans avoir à apprendre Java.
• Vous pouvez effectuer des opérations principales avec moins de lignes de code en utilisant Pig. Lorsque vous utilisez Pig pour effectuer des opérations MapReduce, vous écrivez 20 fois moins de lignes de code que vous n'auriez écrit si vous n'utilisiez pas Pig.
• Pig vous fait gagner beaucoup de temps lorsque vous travaillez sur des projets MapReduce.
• Il dispose d'une vaste gamme d'opérations telles que Joindre, Extraire, Filtres, etc.
• Pig a beaucoup de types de données dans son modèle qui sont absents de Mapreduce. Ceux-ci incluent des sacs, des tuples et quelques autres.

Maintenant que vous savez pourquoi il est si populaire, nous devons maintenant nous concentrer sur certaines causes courantes de confusion concernant Pig et d'autres outils et langages.

Différence entre MapReduce et Apache Pig

Même si Apache Pig est une abstraction par rapport à MapReduce de Hadoop, leurs fonctions qui se chevauchent peuvent dérouter n'importe qui. Ils sont tous deux liés à l'exécution de tâches MapReduce. Mais même avec des applications aussi similaires, elles sont toutes deux entièrement différentes l'une de l'autre.

Voici les principales différences entre Pig et MapReduce :

• Apache Pig est un langage de flux de données de haut niveau. D'autre part, MapReduce est simplement un paradigme de bas niveau pour le traitement des données.
• Vous pouvez effectuer une tâche de jointure dans Pig de manière plus fluide et efficace par rapport à MapReduce. Ce dernier n'a pas beaucoup d'options pour simplifier une opération Join de plusieurs jeux de données.
• Vous n'avez pas besoin de compiler quoi que ce soit lorsque vous utilisez Apache Pig. Toutes les opérations MapReduce nécessitent un processus de compilation important.
• Vous devez avoir des connaissances (au moins de niveau novice) en SQL si vous souhaitez travailler avec Pig. D'autre part, vous devez être familiarisé avec Java pour utiliser MapReduce.
• Pig active la fonctionnalité multi-requêtes, ce qui rend votre opération plus efficace lorsque vous écrivez très peu de lignes de code. MapReduce n'a pas cette capacité. Vous auriez besoin d'écrire 20 fois plus de lignes de code pour effectuer la même opération dans MapReduce par rapport à Pig.

Différence entre SQL et Apache Pig

Une confusion considérable parmi les professionnels novices du Big Data concerne SQL et Apache Pig. Ils ne connaissent pas les différences significatives entre les deux.

Voici les différences entre Apache Pig et SQL :

• Le modèle de données d'Apache Pig est relationnel imbriqué tandis que le modèle de données de SQL est relationnel plat. Un modèle relationnel imbriqué a des domaines atomiques et relationnels. Un modèle relationnel plat n'a qu'une seule table pour stocker les valeurs.
• Le schéma est facultatif dans Apache Pig, mais il est obligatoire dans SQL. Cela signifie que vous pouvez stocker vos données dans Apache Pig sans utiliser Schema alors que vous ne pouvez pas le faire avec SQL.
• Pig n'a pas beaucoup de fonctionnalités et d'options pour l'optimisation de la requête. SQL a beaucoup d'options à cet égard.
• Apache Pig utilise Pig Latin, qui est un langage procédural. D'autre part, SQL est un langage déclaratif. Ainsi, tandis que Pig Latin exécute les tâches requises, SQL se concentre sur la description de ce que le système doit effectuer.
• Vous pouvez exécuter des fonctions ETL, qui sont, Extraire, Transformer et Charger, dans Apache Pig. Vous ne pouvez pas le faire avec SQL.
• Pig vous permet de stocker des données à n'importe quel endroit du pipeline, mais SQL n'a pas cette capacité.

Différence entre la ruche et le cochon

'Hive vs Pig' est un sujet de débat populaire parmi les professionnels. Une fois que vous connaîtrez la différence entre les deux, vous n'en ferez plus partie. Les deux font partie de l'écosystème Hadoop. Ils sont tous deux nécessaires pour travailler sur des projets Big Data et facilitent également la fonctionnalité d'autres composants Hadoop.

Pour éviter toute confusion entre les deux, vous devez lire les différences suivantes :

• Apache Pig utilise Pig Latin, qui est un langage de programmation procédural. Hive utilise un langage déclaratif appelé HiveQL, qui est similaire à SQL.
• Pig peut travailler avec des données semi-structurées, structurées et non structurées. Hive fonctionne avec des données structurées dans la plupart des cas.
• Vous utiliseriez Pig pour la programmation tandis que vous utiliseriez Hive pour générer des rapports.
• Pig prend en charge le format de fichier Avro, contrairement à Hive.
• Pig fonctionne côté client du cluster tandis que Hive fonctionne côté serveur de celui-ci.
• Pig trouve des applications principalement parmi les programmeurs et les chercheurs. D'autre part, Hive trouve des applications parmi les analystes de données.

Ce que fait Apache Pig

Apache Pig utilise Pig Latin comme langage pour analyser les données. C'est un langage de haut niveau que vous utilisez pour le traitement des données, il nécessite donc un petit effort supplémentaire pour l'apprentissage.

Cependant, il vous donne de nombreux types de données ainsi que des opérateurs pour effectuer vos tâches. La première étape pour utiliser Pig consiste à écrire un script Pig, que vous écririez dans le langage Pig Latin.

Après cela, vous devrez utiliser l'un de ses différents systèmes d'exécution pour exécuter la tâche. Les différentes options d'exécution dans Pig incluent Embedded, Grunt Shell et UDF.

Après cela, le cadre de Pig transforme les scripts en fonction des exigences de génération de la sortie.

Apache Pig convertit les scripts Pig Latin en tâches MapReduce. De cette façon, votre travail de programmeur devient beaucoup plus facile.

Architecture cochon apache

Maintenant que vous savez ce que fait Apache Pig et comment il le fait, concentrons-nous sur ses différents composants. Comme nous l'avons mentionné précédemment, les scripts Pig subissent diverses transformations pour générer la sortie souhaitée. Pour ce faire, Apache Pig dispose de différents composants qui effectuent ces opérations par étapes.

Nous aborderons chaque étape séparément.

Première étape : analyseur

L'analyseur gère la première étape de l'analyse des données. Il effectue une variété de vérifications, y compris des vérifications de type et des vérifications de syntaxe, sur le script. L'analyseur de sortie génère appelé DAG (graphe acyclique dirigé).

DAG affiche les opérateurs logiques et les instructions Pig Latin. Il montre les opérateurs logiques en tant que nœuds et les flux de données en tant que bords.

Deuxième étape : optimiseur et compilateur

L'analyseur soumet le DAG à l'optimiseur. L'optimiseur effectue une optimisation logique du DAG, qui comprend des activités telles que la transformation, le fractionnement, etc.

Il exécute plusieurs fonctions pour réduire la quantité de données dans le pipeline lorsqu'il traite les données générées. Il effectue une optimisation automatique des données et utilise des fonctions telles que PushUpFilter, MapKeyPruner, Group By, etc.

Vous avez la possibilité de désactiver la fonction d'optimisation automatique en tant qu'utilisateur. Après l'optimiseur, vient le compilateur, qui compile le code résultant en tâches MapReduce. Le compilateur gère la conversion de Pig Script en tâches MapReduce.

Troisième étape : moteur d'exécution

Vient enfin le moteur d'exécution où les tâches MapReduce sont transférées vers Hadoop. Une fois qu'ils y sont transférés, Hadoop donne les résultats requis.

Vous pouvez voir le résultat des données en utilisant l'instruction 'DUMP'. De même, si vous souhaitez stocker la sortie dans HDFS (un composant central de Hadoop), vous devrez utiliser l'instruction 'STORE'.

Applications d'Apache Pig

Les principales utilisations du Cochon sont les suivantes :

• Pour le traitement d'ensembles de données volumineux tels que les données de streaming en ligne et les blogs.
• Pour le traitement des données des plateformes de recherche. Pig peut gérer tous les types de données, ce qui le rend très utile pour analyser les plateformes de recherche.
• Pour analyser les données sensibles au facteur temps. Il s'agit de données mises à jour en permanence, comme les tweets sur Twitter.

Un bon exemple serait d'analyser les tweets sur un sujet particulier sur Twitter. Peut-être souhaitez-vous comprendre le comportement des clients concernant ce sujet spécifique. Les tweets contiennent des médias de diverses formes. Et Pig peut vous aider à les analyser pour obtenir les résultats requis.

Tutoriel cochon : où aller à partir d'ici ?

Apache Pig est sans aucun doute l'un des domaines les plus critiques de Hadoop. L'apprendre n'est pas facile, mais une fois que vous aurez compris, vous verrez à quel point cela simplifie votre travail.

Il existe de nombreux domaines dans Hadoop et Big Data, en dehors de Pig.

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