Apache Pigチュートリアル：初心者のための究極のガイド[2022]
公開: 2021-01-08ビッグデータは継続的に発展している分野です。 金融、テクノロジー、ヘルスケアなど、さまざまな業界で使用されています。
ビッグデータの専門家になるには、ビッグデータの分析に使用されるさまざまなテクノロジーを学ぶ必要があります。 そして、Hadoopはそれらのビッグデータテクノロジーの重要な部分です。
Apache Pigは、Hadoopの多くの重要なコンポーネントの1つです。 大量のデータを高速に分析したい場合は、Pigを使用する必要があります。 この記事では、Apache Pigに焦点を当てます。これは、大量のデータを処理するのに役立つだけでなく、処理にかかる時間を節約する分析ツールです。
目次
Apache Pigチュートリアル：それは何ですか？
Hadoopを学びたい場合は、 Apache Pig （またはHadoop Pig）について学ぶことが重要です。 これは、膨大なデータセットを分析するために使用できるプラットフォームです。 これを行うには、データセットをデータフローとして表します。
データサイエンスの世界でHadoopがどれほど人気があるかは誰もが知っています。 また、このオープンソースフレームワークの習得に興味がある場合は、ApachePigについて学ぶ必要があります。
これは、Hadoopの重要なコンポーネントであるMap-Reduceに基づいています。 大規模なデータセットを分析できるため、このツールを使用しながらより効率的に作業できます。 Apache Pigは、Hadoopのデータ操作プロジェクトにも使用できます。
Pigは高レベルのツールであり、PigLatinと呼ばれる高度な言語を学ぶ必要があります。 Pig Latinは、データ分析プログラムの作成を支援します。 トップHadoopツールの詳細をご覧ください。 この言語を使用すると、これらのタスクの特定の機能を開発しながら、データの書き込み、読み取り、および処理を行うことができます。
Pig Latinで記述したスクリプトは、Map-Reduce操作で自動的に変換されます。 Apache Pigのエンジン（Pig Engineと呼ばれる）は、作成したスクリプトをこれらの操作に変換するのに役立ちます。 このツールを学ぶことは、ビッグデータ分析を実行するのにかなり役立ちます。
さまざまなプロセスを簡素化し、高速スクリプト言語によって時間を節約するのに役立ちます。 学習曲線はありますが、それを乗り越えると、最も簡単に使用できるツールの1つであることがわかります。
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ApachePigの歴史
2006年にYahooで、多数のデータセットに対してMapReduce操作を実行するためにApachePigが作成されました。 Apache Incubatorを通じて、Apache Pigは2007年にオープンソースになりました。その1年後、最初のリリースが市場に登場しました。
最後に、2010年に、ApachePigはApacheの高レベルプロジェクトになりました。 それ以来、それはビッグデータの専門家にとって非常に不可欠なツールになりました。 Pigの起源がわかったので、Pigがなぜそれほど人気があるのか、そしてその利点は何かについて説明し始めます。
ApachePigの機能
豚は機能が豊富です。 その多種多様な機能が、専門家にとって貴重でかけがえのないツールとなっています。
その機能は次のとおりです。
- Pigには、プログラミング操作を簡素化するために使用できる多くの演算子があります。
- 特定の要件に応じて関数を作成できます。 これらの関数はUDF（ユーザー定義関数）と呼ばれ、Python、JRuby、Javeなどの任意のプログラミング言語で記述できます。
- Pigは、あらゆる種類のデータを処理できます。 つまり、構造化データ値、半構造化データ値、および非構造化データ値を感じることができます。
- 実行する前に、操作を自動的に最適化します。
- これにより、個別のMap関数とReduce関数を気にすることなく、手元にあるプロジェクト全体で作業できます。
なぜApachePigはとても人気があるのですか？
Apache Pigには、ビッグデータの専門家にとって必要な機能と利点がたくさんあります。
読む：ビッグデータとHadoopの違い
さらに、データ分析のためにJavaを学習する必要がなくなるため、その言語の使用に慣れていないプログラマーにとってはすぐに好まれる選択肢になります。
ApachePigが非常に重要で人気がある理由は次のとおりです。
- MapReduceを使用して、Javaを学習しなくてもそのタスクを実行できます。
- Pigを使用すると、より少ないコード行で主要な操作を実行できます。 MapReduce操作を実行するためにPigを使用している場合、Pigを使用していない場合よりも20倍少ないコード行を記述します。
- Pigは、MapReduceプロジェクトでの作業中に多くの時間を節約します。
- 結合、抽出、フィルターなどの幅広い操作があります。
- Pigのモデルには、Mapreduceにはないデータ型がたくさんあります。 これらには、バッグ、タプル、およびその他のいくつかが含まれます。
なぜこれほど人気があるのかがわかったので、Pigやその他のツールや言語に関する混乱の一般的な原因に焦点を当てる必要があります。
MapReduceとApachePigの違い
Apache PigはHadoopのMapReduceを抽象化したものですが、それらの重複する関数は誰をも混乱させる可能性があります。 これらは両方とも、MapReduceタスクの実行に関連しています。 しかし、そのような類似したアプリケーションを使用しても、それらは両方とも完全に異なります。
PigとMapReduceの主な違いは次のとおりです。
- Apache Pigは、高レベルのデータフロー言語です。 一方、MapReduceは、データ処理の低レベルのパラダイムにすぎません。
- MapReduceと比較して、PigでJoinタスクを非常にスムーズかつ効率的に実行できます。 後者には、複数のデータセットの結合操作を単純化するための多くのオプションがありません。
- Apache Pigを使用している場合は、何もコンパイルする必要はありません。 すべてのMapReduce操作には、重要なコンパイルプロセスが必要です。
- Pigを使用する場合は、SQLに関するある程度の（少なくとも初心者レベルの）知識が必要です。 一方、MapReduceを使用するには、Javaに精通している必要があります。
- Pigはマルチクエリ機能を有効にします。これにより、数行のコードを記述するだけで操作がより効率的になります。 MapReduceにはこの機能はありません。 Pigと比較して、MapReduceで同じ操作を実行するには、20倍のコード行を記述する必要があります。
SQLとApachePigの違い
初心者のビッグデータの専門家の間でかなり混乱しているのは、SQLとApachePigです。 彼らは2つの間の重要な違いを知りません。
ApachePigとSQLの違いは次のとおりです。
- Apache Pigのデータモデルはネストされたリレーショナルですが、SQLのデータモデルはフラットなリレーショナルです。 ネストされたリレーショナルモデルには、アトミックドメインとリレーショナルドメインがあります。 フラットリレーショナルモデルには、値を格納するためのテーブルが1つだけあります。
- Apache Pigではスキーマはオプションですが、SQLでは必須です。 つまり、SQLでは保存できないのに、スキーマを使用せずにApachePigにデータを保存できます。
- Pigには、クエリ最適化のための多くの機能とオプションがありません。 SQLには、この点に関して多くのオプションがあります。
- Apache Pigは、手続き型言語であるPigLatinを使用します。 一方、SQLは宣言型言語です。 したがって、Pig Latinが必要なタスクを実行する間、SQLはシステムが実行しなければならないことを記述することに焦点を合わせます。
- Apache Pigで、抽出、変換、読み込みなどのETL関数を実行できます。 SQLではそうすることはできません。
- Pigを使用すると、パイプラインの任意の場所にデータを保存できますが、SQLにはこの機能がありません。
ハイブとブタの違い
「HivevsPig」は、専門家の間で議論される人気のトピックです。 2つの違いを知ったら、あなたはそれらの一部ではありません。 どちらもHadoopエコシステムの一部です。 これらは両方ともビッグデータプロジェクトでの作業に必要であり、他のHadoopコンポーネントの機能も容易にします。
2つの間の混乱を避けるために、次の違いを読む必要があります。
- Apache Pigは、手続き型プログラミング言語であるPigLatinを使用します。 Hiveは、SQLに似たHiveQLと呼ばれる宣言型言語を使用します。
- Pigは、半構造化データ、構造化データ、および非構造化データを処理できます。 ほとんどの場合、Hiveは構造化データを処理します。
- プログラミングにはPigを使用し、レポートの生成にはHiveを使用します。
- PigはAvroファイル形式をサポートしていますが、Hiveはサポートしていません。
- Pigはクラスターのクライアント側で動作し、Hiveはクラスターのサーバー側で動作します。
- Pigは、主にプログラマーと研究者の間でアプリケーションを見つけます。 一方、Hiveはデータアナリストの間でアプリケーションを見つけます。
ApachePigの機能
Apache Pigは、データを分析するための言語としてPigLatinを使用します。 これはデータ処理に使用する高級言語であるため、学習には少し余分な労力が必要です。
ただし、タスクを実行するための演算子とともに多くのデータ型を提供します。 Pigを使用するための最初のステップは、Pigラテン語で作成するPigスクリプトを作成することです。
その後、タスクを実行するために、さまざまな実行システムの1つを使用する必要があります。 Pigのさまざまな実行オプションには、Embedded、Grunt Shell、およびUDFが含まれます。
その後、Pigのフレームワークは、出力を生成するための要件に従ってスクリプトを変換します。
Apache Pigは、PigラテンスクリプトをMapReduceタスクに変換します。 このようにして、プログラマーとしてのあなたの仕事はずっと簡単になります。
ApachePigアーキテクチャ
Apache Pigの機能とその方法がわかったので、さまざまなコンポーネントに焦点を当てましょう。 前述したように、Pigスクリプトは、目的の出力を生成するためにさまざまな変換を行います。 そのために、Apache Pigには、これらの操作を段階的に実行するさまざまなコンポーネントがあります。
各段階について個別に説明します。
第一段階：パーサー
パーサーは、データ分析の初期段階を処理します。 スクリプトに対して、型チェックや構文チェックなどのさまざまなチェックを実行します。 出力パーサーは、DAG（有向非巡回グラフ）と呼ばれるものを生成します。
DAGは、論理演算子とPigLatinステートメントを示します。 論理演算子をノードとして、データフローをエッジとして表示します。
第2段階：オプティマイザーとコンパイラ
パーサーはDAGをオプティマイザーに送信します。 オプティマイザーは、DAGの論理最適化を実行します。これには、変換、分割などのアクティビティが含まれます。
生成されたデータを処理するときに、パイプライン内のデータの量を減らすために複数の機能を実行します。 データの自動最適化を実行し、PushUpFilter、MapKeyPruner、GroupByなどの関数を使用します。
ユーザーとして自動最適化機能をシャットダウンするオプションがあります。 オプティマイザーの後には、コンパイラーがあります。コンパイラーは、結果のコードをMapReduceタスクにコンパイルします。 コンパイラは、PigスクリプトからMapReduceジョブへの変換を処理します。
第3段階：実行エンジン
最後に、MapReduceジョブがHadoopに転送される実行エンジンが登場します。 それらがそこに転送されると、Hadoopは必要な結果を提供します。
'DUMP'ステートメントを使用すると、データの結果を確認できます。 同様に、出力をHDFS（Hadoopのコアコンポーネント）に保存する場合は、「STORE」ステートメントを使用する必要があります。
ApachePigのアプリケーション
Pigの主な用途は次のとおりです。
- オンラインストリーミングデータやウェブログなどの大規模なデータセットを処理するため。
- 検索プラットフォームのデータを処理します。 Pigはすべてのデータ型を処理できるため、検索プラットフォームの分析に非常に役立ちます。
- 時間に敏感なデータを分析するため。 これには、Twitterのツイートなど、継続的に更新されるデータが含まれます。
この良い例は、Twitterの特定のトピックに関するツイートを分析することです。 その特定のトピックに関する顧客の行動を理解したいと思うかもしれません。 ツイートにはさまざまな形式のメディアが含まれています。 そして、Pigは、必要な結果を得るためにそれらを分析するのに役立ちます。
豚のチュートリアル：ここからどこへ行くのですか？
Apache Pigは、間違いなくHadoopの最も重要な領域の1つです。 それを学ぶのは簡単ではありませんが、一度コツをつかむと、それがあなたの仕事をどれほど簡単にするかがわかります。
ブタ以外にも、Hadoopとビッグデータには多くの領域があります。
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