Tutorial Apache Pig: una guida definitiva per principianti [2022]

I Big Data sono un campo in continua evoluzione. Ha applicazioni in vari settori, tra cui finanza, tecnologia, sanità, ecc.

Per diventare un professionista dei Big Data, dovresti imparare le varie tecnologie utilizzate nell'analisi dei Big Data. E Hadoop è una parte significativa di quelle tecnologie Big Data.

Apache Pig è uno dei tanti componenti essenziali di Hadoop. Se vuoi analizzare velocemente grandi quantità di dati, dovrai usare Pig. In questo articolo, ci concentreremo su Apache Pig, lo strumento di analisi che non solo ti aiuta a prenderti cura di grandi quantità di dati, ma ti fa anche risparmiare tempo mentre lo fai.

Tutorial Apache Pig: che cos'è?

Conoscere Apache Pig (o Hadoop Pig) è fondamentale se vuoi imparare Hadoop. È una piattaforma che puoi utilizzare per analizzare vasti set di dati. Puoi farlo rappresentando i set di dati come flussi di dati.

Sappiamo tutti quanto sia popolare Hadoop nel mondo della scienza dei dati. E se sei interessato a padroneggiare questo framework open source, dovrai conoscere Apache Pig.

Si basa su Map-Reduce, che è una componente significativa di Hadoop. Poiché ti consente di analizzare grandi set di dati, puoi lavorare con maggiore efficienza mentre utilizzi questo strumento. Puoi usare Apache Pig anche per progetti di manipolazione dei dati in Hadoop.

Pig è uno strumento di alto livello, che richiede l'apprendimento della sua lingua avanzata chiamata Pig Latin. Pig Latin ti aiuta a scrivere programmi di analisi dei dati. Maggiori informazioni sui migliori strumenti hadoop. Attraverso questo linguaggio, puoi scrivere, leggere ed elaborare dati mentre sviluppi funzioni specifiche per queste attività.

Gli script che scrivi in ​​Pig Latin verranno automaticamente convertiti nelle operazioni Map-Reduce. Il motore di Apache Pig (chiamato Pig Engine) ti aiuta a convertire i tuoi script scritti in quelle operazioni. L'apprendimento di questo strumento ti aiuterà notevolmente nell'esecuzione di Big Data Analytics.

Semplifica i diversi processi e ti aiuta a risparmiare tempo grazie al suo veloce linguaggio di scripting. Sebbene abbia una curva di apprendimento, una volta superata, ti renderai conto che è uno degli strumenti più semplici con cui lavorare.

Ottieni lauree in ingegneria del software dalle migliori università del mondo. Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzati o programmi di master per accelerare la tua carriera.

Storia di Apache Pig

Nel 2006 in Yahoo, Apache Pig è stato creato per eseguire operazioni MapReduce su numerosi set di dati. Attraverso Apache Incubator, Apache Pig è diventato open source nel 2007. Un anno dopo, la sua prima versione è entrata nel mercato.

Infine, nel 2010, Apache Pig è diventato un progetto Apache di alto livello. Da allora, è diventato uno strumento piuttosto essenziale per i professionisti dei Big Data. Ora che conosci l'origine di Pig, possiamo iniziare a discutere perché è così popolare e quali sono i suoi vantaggi.

Caratteristiche di Apache Pig

Il maiale è ricco di funzionalità. La sua ampia varietà di funzioni è ciò che lo rende uno strumento prezioso e insostituibile per gli esperti.

Ecco le sue caratteristiche:

• Pig ha molti operatori che puoi utilizzare per semplificare le tue operazioni di programmazione.
• Ti consente di creare le tue funzioni in base alle tue esigenze specifiche. Queste funzioni sono chiamate UDF (User Defined Functions) e puoi scriverle in qualsiasi linguaggio di programmazione, inclusi Python, JRuby, Jave, ecc.
• Pig è in grado di gestire tutti i tipi di dati. Ciò significa che può percepire valori di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
• Ottimizza automaticamente le tue operazioni prima di eseguirle.
• Ti consente di lavorare sull'intero progetto a portata di mano senza preoccuparti delle funzioni Mappa e Riduci separate.

Perché Apache Pig è così popolare?

Apache Pig è dotato di numerose funzionalità e vantaggi che lo rendono una necessità per qualsiasi professionista dei Big Data.

Leggi: Differenza tra Big Data e Hadoop

Inoltre, poiché elimina la necessità di apprendere Java per l'analisi dei dati, diventa rapidamente la scelta preferita per quei programmatori che non sono abili nell'uso di quel linguaggio.

Ecco alcuni motivi per cui Apache Pig è così importante e popolare:

• Puoi usare MapReduce ed eseguire le sue attività senza dover imparare Java.
• Puoi eseguire operazioni primarie con meno righe di codice usando Pig. Quando utilizzi Pig per eseguire operazioni MapReduce, scrivi 20 volte meno righe di codice di quelle che avresti scritto se non avessi utilizzato Pig.
• Pig ti fa risparmiare molto tempo mentre lavori sui progetti MapReduce.
• Ha una vasta gamma di operazioni come Join, Extract, Filters, ecc.
• Pig ha molti tipi di dati nel suo modello che sono assenti in Mapreduce. Questi includono borse, tuple e alcuni altri.

Ora che sai perché è così popolare, ora dovremmo concentrarci su alcune cause comuni di confusione riguardanti Pig e altri strumenti e linguaggi.

Differenza tra MapReduce e Apache Pig

Anche se Apache Pig è un'astrazione rispetto a MapReduce di Hadoop, le loro funzioni sovrapposte possono confondere chiunque. Entrambi sono correlati all'esecuzione di attività MapReduce. Ma anche con applicazioni così simili, entrambi sono completamente diversi l'uno dall'altro.

Ecco le principali differenze tra Pig e MapReduce:

• Apache Pig è un linguaggio di flusso di dati di alto livello. D'altra parte, MapReduce è semplicemente un paradigma di basso livello per l'elaborazione dei dati.
• Puoi eseguire un'attività di unione in Pig in modo molto fluido ed efficiente rispetto a MapReduce. Quest'ultimo non ha molte opzioni per semplificare un'operazione di unione di più set di dati.
• Non è necessario compilare nulla quando si utilizza Apache Pig. Tutte le operazioni di MapReduce richiedono un processo di compilazione significativo.
• Devi avere una certa conoscenza (almeno a livello principiante) di SQL se vuoi lavorare con Pig. D'altra parte, devi avere familiarità con Java per usare MapReduce.
• Pig abilita la funzionalità multi-query, che rende le tue operazioni più efficienti mentre scrivi pochissime righe di codice. MapReduce non ha questa capacità. Dovresti scrivere 20 volte più righe di codice per eseguire la stessa operazione in MapReduce rispetto a Pig.

Differenza tra SQL e Apache Pig

Una notevole confusione tra i professionisti dei Big Data alle prime armi è quella di SQL e Apache Pig. Non conoscono le differenze significative tra i due.

Ecco le differenze tra Apache Pig e SQL:

• Il modello di dati di Apache Pig è relazionale nidificato mentre il modello di dati di SQL è relazionale piatto. Un modello relazionale annidato ha domini atomici e relazionali. Un modello relazionale piatto ha una sola tabella per la memorizzazione dei valori.
• Lo schema è facoltativo in Apache Pig, ma è obbligatorio in SQL. Ciò significa che puoi archiviare i tuoi dati in Apache Pig senza utilizzare Schema mentre non puoi farlo con SQL.
• Pig non ha molte funzionalità e opzioni per l'ottimizzazione delle query. SQL ha molte opzioni al riguardo.
• Apache Pig usa Pig Latin, che è un linguaggio procedurale. D'altra parte, SQL è un linguaggio dichiarativo. Quindi, mentre Pig Latin esegue le attività richieste, SQL si concentra sulla descrizione di ciò che il sistema deve eseguire.
• Puoi eseguire funzioni ETL, che sono Estrai, Trasforma e Carica, in Apache Pig. Non puoi farlo con SQL.
• Pig ti consente di archiviare i dati in qualsiasi posizione nella pipeline, ma SQL non ha questa funzionalità.

Differenza tra alveare e maiale

"Hive vs Pig" è un argomento di dibattito popolare tra i professionisti. Una volta che conosci la differenza tra i due, non saresti parte di loro. Entrambi fanno parte dell'ecosistema Hadoop. Entrambi sono necessari per lavorare su progetti Big Data e facilitano anche la funzionalità di altri componenti Hadoop.

Per evitare confusione tra i due, dovresti leggere le seguenti differenze:

• Apache Pig utilizza Pig Latin, che è un linguaggio di programmazione procedurale. Hive usa un linguaggio dichiarativo chiamato HiveQL, che è simile a SQL.
• Pig può lavorare con dati semistrutturati, strutturati e non strutturati. Hive funziona con dati strutturati nella maggior parte dei casi.
• Useresti Pig per la programmazione mentre useresti Hive per generare rapporti.
• Pig supporta il formato di file Avro, che Hive non lo fa.
• Pig funziona sul lato client del cluster mentre Hive funziona sul lato server dello stesso.
• Pig trova applicazioni principalmente tra programmatori e ricercatori. D'altra parte, Hive trova applicazioni tra gli analisti di dati.

Cosa fa Apache Pig

Apache Pig utilizza Pig Latin come lingua per l'analisi dei dati. È un linguaggio di alto livello che usi per l'elaborazione dei dati, quindi richiede un piccolo sforzo in più per l'apprendimento.

Tuttavia, ti offre molti tipi di dati insieme agli operatori per l'esecuzione delle tue attività. Il primo passo per usare Pig è scrivere uno script Pig, che dovresti scrivere nella lingua latina Pig.

Successivamente, dovrai utilizzare uno dei suoi vari sistemi di esecuzione per eseguire l'attività. Le diverse opzioni di esecuzione in Pig includono Embedded, Grunt Shell e UDF.

Successivamente, il framework di Pig trasforma gli script in base ai requisiti per generare l'output.

Apache Pig converte gli script latini Pig in attività MapReduce. In questo modo, il tuo lavoro come programmatore diventa molto più semplice.

Architettura Apache Pig

Ora che sai cosa fa Apache Pig e come lo fa, concentriamoci sui suoi diversi componenti. Come accennato in precedenza, gli script Pig subiscono varie trasformazioni per generare l'output desiderato. Per fare ciò, Apache Pig ha diversi componenti che eseguono queste operazioni in più fasi.

Discuteremo ogni fase separatamente.

Prima fase: analizzatore

Il Parser gestisce la fase iniziale dell'analisi dei dati. Esegue una serie di controlli, inclusi i controlli di tipo e di sintassi, sullo script. L'output Parser genera chiamato DAG (grafico aciclico diretto).

DAG mostra gli operatori logici e le istruzioni Pig Latin. Mostra gli operatori logici come nodi e i flussi di dati come bordi.

Seconda fase: ottimizzatore e compilatore

Il parser invia il DAG all'ottimizzatore. L'ottimizzatore esegue l'ottimizzazione logica del DAG, che include attività come trasformare, dividere e così via.

Svolge molteplici funzioni per ridurre la quantità di dati nella pipeline quando elabora i dati generati. Esegue l'ottimizzazione automatica dei dati e utilizza funzioni come PushUpFilter, MapKeyPruner, Group By, ecc.

Hai la possibilità di disattivare la funzione di ottimizzazione automatica come utente. Dopo l'ottimizzatore, arriva il compilatore, che compila il codice risultante nelle attività MapReduce. Il compilatore gestisce la conversione di Pig Script in lavori MapReduce.

Terza fase: motore di esecuzione

Infine arriva l'Execution Engine in cui i lavori MapReduce vengono trasferiti su Hadoop. Una volta trasferiti lì, Hadoop fornisce i risultati richiesti.

È possibile visualizzare il risultato dei dati utilizzando l'istruzione 'DUMP'. Allo stesso modo, se desideri archiviare l'output in HDFS (un componente principale di Hadoop), dovrai utilizzare l'istruzione 'STORE'.

Applicazioni di Apache Pig

Gli usi principali del maiale sono i seguenti:

• Per l'elaborazione di enormi set di dati come dati di streaming online e Weblog.
• Per l'elaborazione dei dati delle piattaforme di ricerca. Pig può gestire tutti i tipi di dati, il che lo rende molto utile per l'analisi delle piattaforme di ricerca.
• Per l'analisi di dati sensibili al tempo. Si tratta di dati che vengono aggiornati continuamente, come i tweet su Twitter.

Un ottimo esempio di questo potrebbe essere l'analisi dei tweet su un argomento particolare su Twitter. Forse vuoi capire il comportamento dei clienti riguardo a quell'argomento specifico. I tweet contengono media di varie forme. E Pig può aiutarti ad analizzarli per ottenere i risultati richiesti.

Tutorial sui maiali: dove andare da qui?

Apache Pig è senza dubbio una delle aree più critiche di Hadoop. Impararlo non è facile, ma una volta presa la mano, vedrai quanto più semplice rende il tuo lavoro.

Ci sono molte aree in Hadoop e Big Data, oltre a Pig.

Se sei curioso di conoscere apache pig, scienza dei dati, dai un'occhiata al diploma PG in Data Science di IIIT-B e upGrad, creato per i professionisti che lavorano e offre oltre 10 casi di studio e progetti, workshop pratici pratici, tutoraggio con esperti del settore , 1 contro 1 con mentori del settore, oltre 400 ore di apprendimento e assistenza al lavoro con le migliori aziende.

upGrad offre un corso unico di Master of Science in Computer Science per affinare le tue abilità e favorire la crescita nel tuo percorso professionale di sviluppo software.