Tutorial Babi Apache: Panduan Utama untuk Pemula [2022]

Big Data adalah bidang yang terus berkembang. Ini memiliki aplikasi di berbagai industri, termasuk keuangan, teknologi, perawatan kesehatan, dll.

Untuk menjadi profesional Big Data, Anda perlu mempelajari berbagai teknologi yang digunakan dalam menganalisis Big Data. Dan Hadoop adalah bagian penting dari teknologi Big Data tersebut.

Apache Pig adalah salah satu dari banyak komponen penting Hadoop. Jika Anda ingin menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat, Anda harus menggunakan Pig. Dalam artikel ini, kami akan berfokus pada Apache Pig, alat analisis yang tidak hanya membantu Anda menangani sebagian besar data, tetapi juga menghemat waktu Anda saat melakukannya.

Tutorial Babi Apache: Apa itu?

Mempelajari Apache Pig (atau Hadoop Pig) sangat penting jika Anda ingin mempelajari Hadoop. Ini adalah platform yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis kumpulan data yang sangat besar. Anda dapat melakukannya dengan mewakili kumpulan data sebagai aliran data.

Kita semua tahu betapa populernya Hadoop di dunia Ilmu Data. Dan jika Anda tertarik untuk menguasai kerangka kerja sumber terbuka ini, Anda harus belajar tentang Apache Pig.

Ini didasarkan pada Map-Reduce, yang merupakan komponen penting dari Hadoop. Karena memungkinkan Anda untuk menganalisis kumpulan data yang besar, Anda dapat bekerja dengan efisiensi yang lebih tinggi saat menggunakan alat ini. Anda juga dapat menggunakan Apache Pig untuk proyek manipulasi data di Hadoop.

Pig adalah alat tingkat tinggi, yang mengharuskan Anda mempelajari bahasa lanjutannya yang disebut Pig Latin. Pig Latin membantu Anda menulis program analisis data. Baca lebih lanjut tentang alat hadoop teratas. Melalui bahasa ini, Anda dapat menulis, membaca, dan memproses data sambil mengembangkan fungsi khusus untuk tugas-tugas ini.

Skrip yang Anda tulis dalam Pig Latin akan secara otomatis dikonversi dalam operasi Pengurangan Peta. Apache Pig's Engine (disebut Pig Engine) membantu Anda mengubah skrip tertulis menjadi operasi tersebut. Mempelajari alat ini akan sangat membantu Anda dalam melakukan Analisis Data Besar.

Ini menyederhanakan proses yang berbeda dan membantu Anda menghemat waktu melalui bahasa scripting yang cepat. Meskipun memiliki kurva belajar, setelah Anda melewatinya, Anda akan menyadari bahwa itu adalah salah satu alat yang paling mudah untuk digunakan.

Dapatkan gelar Rekayasa Perangkat Lunak dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Sejarah Babi Apache

Pada tahun 2006 di Yahoo, Apache Pig diciptakan untuk melakukan operasi MapReduce pada banyak dataset. Melalui Apache Incubator, Apache Pig menjadi open-source pada tahun 2007. Setahun setelah itu, rilis pertamanya memasuki pasar.

Akhirnya, pada tahun 2010, Apache Pig menjadi proyek tingkat tinggi Apache. Sejak itu, ini telah menjadi alat yang sangat penting bagi para profesional Big Data. Sekarang setelah Anda mengetahui asal usul Babi, kita bisa mulai membahas mengapa begitu populer dan apa kelebihannya.

Fitur dari Apache Babi

Babi kaya dengan fitur. Berbagai fungsinya yang membuatnya menjadi alat yang berharga dan tak tergantikan bagi para ahli.

Berikut adalah fitur-fiturnya:

• Pig memiliki banyak operator yang dapat Anda gunakan untuk menyederhanakan operasi pemrograman Anda.
• Ini memungkinkan Anda membuat fungsi Anda tergantung pada kebutuhan spesifik Anda. Fungsi-fungsi ini disebut UDF (Fungsi yang Ditentukan Pengguna), dan Anda dapat menulisnya dalam bahasa pemrograman apa pun, termasuk Python, JRuby, Jave, dll.
• Pig mampu menangani semua jenis data. Artinya, dapat dirasakan, terstruktur, semi terstruktur, maupun nilai data tidak terstruktur.
• Ini secara otomatis mengoptimalkan operasi Anda sebelum menjalankannya.
• Ini memungkinkan Anda mengerjakan seluruh proyek yang ada tanpa mengkhawatirkan fungsi Peta dan Perkecil yang terpisah.

Mengapa Apache Pig begitu Populer?

Apache Pig hadir dengan banyak fitur dan keunggulan yang menjadikannya kebutuhan bagi setiap profesional Big Data.

Baca: Perbedaan Big Data dan Hadoop

Selain itu, karena menghilangkan kebutuhan untuk mempelajari Java untuk analisis data, dengan cepat menjadi pilihan yang lebih disukai bagi programmer yang tidak mahir menggunakan bahasa itu.

Berikut adalah beberapa alasan mengapa Apache Pig begitu penting dan populer:

• Anda dapat menggunakan MapReduce dan melakukan tugasnya tanpa harus mempelajari Java.
• Anda dapat melakukan operasi utama dengan lebih sedikit baris kode dengan menggunakan Pig. Saat Anda menggunakan Pig untuk melakukan operasi MapReduce, Anda menulis 20 kali lebih sedikit baris kode daripada yang Anda tulis jika Anda tidak menggunakan Pig.
• Babi menghemat banyak waktu Anda saat mengerjakan proyek MapReduce.
• Ini memiliki jangkauan operasi yang luas seperti Gabung, Ekstrak, Filter, dll.
• Babi memiliki banyak tipe data dalam modelnya yang tidak ada di Mapreduce. Ini termasuk tas, tupel, dan beberapa lainnya.

Sekarang Anda tahu mengapa begitu populer, sekarang kita harus fokus pada beberapa penyebab umum kebingungan tentang Babi dan alat dan bahasa lainnya.

Perbedaan Antara MapReduce dan Apache Pig

Meskipun Apache Pig adalah abstraksi dari Hadoop's MapReduce, fungsinya yang tumpang tindih dapat membingungkan siapa pun. Keduanya terkait dengan melakukan tugas MapReduce. Tetapi bahkan dengan aplikasi serupa, keduanya sama sekali berbeda satu sama lain.

Berikut adalah perbedaan utama antara Pig dan MapReduce:

• Apache Pig adalah bahasa aliran data tingkat tinggi. Di sisi lain, MapReduce hanyalah paradigma tingkat rendah untuk pemrosesan data.
• Anda dapat melakukan tugas Gabung di Babi dengan lebih lancar dan efisien dibandingkan dengan MapReduce. Yang terakhir tidak memiliki banyak opsi untuk menyederhanakan operasi Gabung dari beberapa kumpulan data.
• Anda tidak perlu mengkompilasi apa pun saat menggunakan Apache Pig. Semua operasi MapReduce memerlukan proses kompilasi yang signifikan.
• Anda harus memiliki pengetahuan (setidaknya tingkat pemula) tentang SQL jika Anda ingin bekerja dengan Pig. Di sisi lain, Anda harus terbiasa dengan Java untuk menggunakan MapReduce.
• Pig mengaktifkan fungsionalitas multi-kueri, yang membuat operasi Anda lebih efisien saat Anda menulis sangat sedikit baris kode. MapReduce tidak memiliki kemampuan ini. Anda perlu menulis 20 kali lebih banyak baris kode untuk melakukan operasi yang sama di MapReduce dibandingkan dengan Pig.

Perbedaan Antara SQL dan Apache Babi

Kebingungan yang cukup besar di antara para profesional Big Data pemula adalah SQL dan Apache Pig. Mereka tidak tahu perbedaan yang signifikan antara keduanya.

Berikut adalah perbedaan antara Apache Pig dan SQL:

• Model data Apache Pig adalah relasional bersarang sedangkan model data SQL adalah relasional datar. Sebuah model relasional bersarang memiliki domain atom dan relasional. Model relasional datar hanya memiliki satu tabel untuk menyimpan nilai.
• Skema opsional di Apache Pig, tetapi wajib di SQL. Ini berarti Anda dapat menyimpan data Anda di Apache Pig tanpa menggunakan Skema sementara Anda tidak dapat melakukannya dengan SQL.
• Pig tidak memiliki banyak fitur dan opsi untuk pengoptimalan kueri. SQL memiliki banyak pilihan dalam hal ini.
• Apache Pig menggunakan Pig Latin, yang merupakan bahasa prosedural. Di sisi lain, SQL adalah bahasa deklaratif. Jadi, sementara Pig Latin menjalankan tugas yang diperlukan, SQL berfokus pada mendeskripsikan apa yang harus dilakukan sistem.
• Anda dapat menjalankan fungsi ETL, yaitu Extract, Transform, dan Load, di Apache Pig. Anda tidak dapat melakukannya dengan SQL.
• Pig memungkinkan Anda menyimpan data di lokasi mana pun dalam pipeline, tetapi SQL tidak memiliki kemampuan ini.

Perbedaan Antara Sarang dan Babi

'Hive vs Pig' adalah topik yang populer untuk diperdebatkan di kalangan profesional. Setelah Anda mengetahui perbedaan antara keduanya, Anda tidak akan menjadi bagian dari mereka. Keduanya adalah bagian dari Ekosistem Hadoop. Keduanya diperlukan untuk mengerjakan proyek Big Data, dan juga memfasilitasi fungsionalitas komponen Hadoop lainnya.

Untuk menghindari kebingungan di antara keduanya, Anda harus membaca perbedaan berikut:

• Apache Pig menggunakan Pig Latin, yang merupakan bahasa pemrograman prosedural. Hive menggunakan bahasa deklaratif yang disebut HiveQL, yang mirip dengan SQL.
• Pig dapat bekerja dengan data semi terstruktur, terstruktur, dan tidak terstruktur. Hive bekerja dengan data terstruktur dalam banyak kasus.
• Anda akan menggunakan Pig untuk pemrograman sementara Anda akan menggunakan Hive untuk menghasilkan laporan.
• Pig mendukung format file Avro, yang Hive tidak.
• Pig bekerja di sisi klien cluster sementara Hive bekerja di sisi server yang sama.
• Pig menemukan aplikasi terutama di antara programmer dan peneliti. Di sisi lain, Hive menemukan aplikasi di antara analis data.

Apa yang Dilakukan Babi Apache?

Apache Pig menggunakan Pig Latin sebagai bahasanya untuk menganalisis data. Ini adalah bahasa tingkat tinggi yang Anda gunakan untuk pemrosesan data, sehingga memerlukan sedikit usaha ekstra untuk belajar.

Namun, ini memberi Anda banyak tipe data bersama dengan operator untuk melakukan tugas Anda. Langkah pertama untuk menggunakan Babi adalah menulis skrip Babi, yang akan Anda tulis dalam bahasa Latin Babi.

Setelah itu, Anda perlu menggunakan salah satu dari berbagai sistem eksekusi untuk menjalankan tugas. Opsi eksekusi yang berbeda di Pig termasuk Embedded, Grunt Shell, dan UDF.

Setelah itu, kerangka Pig mengubah skrip sesuai dengan persyaratan untuk menghasilkan output.

Apache Pig mengonversi Pig Latin Scripts menjadi tugas MapReduce. Dengan cara ini, pekerjaan Anda sebagai programmer menjadi jauh lebih mudah.

Arsitektur Babi Apache

Sekarang setelah Anda mengetahui apa yang dilakukan Apache Pig dan bagaimana melakukannya, mari kita fokus pada komponen-komponennya yang berbeda. Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, skrip Pig mengalami berbagai transformasi untuk menghasilkan output yang diinginkan. Untuk melakukan itu, Apache Pig memiliki komponen berbeda yang melakukan operasi ini secara bertahap.

Kami akan membahas setiap tahap secara terpisah.

Tahap Pertama: Parser

Parser menangani tahap awal analisis data. Ia melakukan berbagai pemeriksaan termasuk pemeriksaan jenis dan pemeriksaan sintaks, pada skrip. Keluaran yang dihasilkan Parser disebut DAG (grafik asiklik terarah).

DAG menunjukkan operator logika dan pernyataan Pig Latin. Ini menunjukkan operator logis sebagai node dan aliran data sebagai tepi.

Tahap Kedua: Pengoptimal dan Penyusun

Parser mengirimkan DAG ke Pengoptimal. Pengoptimal melakukan pengoptimalan logis DAG, yang mencakup aktivitas seperti transformasi, pemisahan, dan sebagainya.

Ini melakukan beberapa fungsi untuk mengurangi jumlah data dalam pipa saat memproses data yang dihasilkan. Ini melakukan optimasi otomatis data dan menggunakan fungsi seperti PushUpFilter, MapKeyPruner, Group By, dll.

Anda memiliki opsi untuk mematikan fitur pengoptimalan otomatis sebagai pengguna. Setelah Pengoptimal, datanglah Kompilator, yang mengkompilasi kode yang dihasilkan ke dalam tugas MapReduce. Kompilator menangani konversi Pig Script menjadi pekerjaan MapReduce.

Tahap Ketiga: Mesin Eksekusi

Akhirnya muncul Mesin Eksekusi tempat pekerjaan MapReduce ditransfer ke Hadoop. Setelah mereka dipindahkan ke sana, Hadoop memberikan hasil yang diperlukan.

Anda dapat melihat hasil data dengan menggunakan pernyataan 'DUMP'. Demikian pula, jika Anda ingin menyimpan output dalam HDFS (komponen inti Hadoop), Anda harus menggunakan pernyataan 'STORE'.

Aplikasi Apache Babi

Kegunaan utama Babi adalah sebagai berikut:

• Untuk memproses kumpulan data besar seperti data streaming online dan Weblog.
• Untuk memproses data platform pencarian. Pig dapat menangani semua tipe data, yang membuatnya sangat berguna untuk menganalisis platform pencarian.
• Untuk menganalisis data sensitif waktu. Ini melibatkan data yang diperbarui terus menerus, seperti tweet di Twitter.

Contoh yang bagus dari ini adalah menganalisis tweet tentang topik tertentu di Twitter. Mungkin Anda ingin memahami perilaku pelanggan terkait topik tertentu itu. Tweet berisi media dalam berbagai bentuk. Dan Pig dapat membantu Anda menganalisisnya untuk mendapatkan hasil yang diperlukan.

Babi Tutorial: Ke mana harus pergi dari sini?

Apache Pig tidak diragukan lagi merupakan salah satu area paling kritis di Hadoop. Mempelajarinya tidak mudah, tetapi begitu Anda menguasainya, Anda akan melihat betapa sederhananya pekerjaan Anda.

Ada banyak area di Hadoop dan Big Data, selain Pig.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang apache pig, ilmu data, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri , 1-on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

upGrad menawarkan Master of Science Unik dalam Kursus Ilmu Komputer untuk mengasah keterampilan Anda dan mendorong pertumbuhan dalam perjalanan karir pengembangan perangkat lunak Anda.