Tutorial Apache Pig: um guia definitivo para iniciantes [2022]

Big Data é um campo em constante desenvolvimento. Tem aplicações em vários setores, incluindo finanças, tecnologia, saúde, etc.

Para se tornar um profissional de Big Data, você precisa aprender as várias tecnologias usadas na análise de Big Data. E o Hadoop é uma parte significativa dessas tecnologias de Big Data.

O Apache Pig é um dos muitos componentes essenciais do Hadoop. Se você quiser analisar grandes quantidades de dados rapidamente, precisará usar o Pig. Neste artigo, focaremos no Apache Pig, a ferramenta de análise que não apenas ajuda você a cuidar de grandes blocos de dados, mas também economiza seu tempo ao fazê-lo.

Tutorial Apache Pig: O que é?

Aprender sobre o Apache Pig (ou Hadoop Pig) é crucial se você quiser aprender o Hadoop. É uma plataforma que você pode usar para analisar grandes conjuntos de dados. Você pode fazer isso representando os conjuntos de dados como fluxos de dados.

Todos sabemos o quão popular é o Hadoop no mundo da Ciência de Dados. E se você estiver interessado em dominar essa estrutura de código aberto, precisará aprender sobre o Apache Pig.

Ele é baseado no Map-Reduce, que é um componente significativo do Hadoop. Como permite analisar grandes conjuntos de dados, você pode trabalhar com maior eficiência ao usar essa ferramenta. Você também pode usar o Apache Pig para projetos de manipulação de dados no Hadoop.

Pig é uma ferramenta de alto nível, que exige que você aprenda sua linguagem avançada chamada Pig Latin. Pig Latin ajuda você a escrever programas de análise de dados. Leia mais sobre as principais ferramentas do hadoop. Por meio dessa linguagem, você pode escrever, ler e processar dados enquanto desenvolve funções específicas para essas tarefas.

Os scripts que você escreve no Pig Latin serão convertidos automaticamente em operações Map-Reduce. O mecanismo do Apache Pig (chamado Pig Engine) ajuda a converter seus scripts escritos nessas operações. Aprender esta ferramenta irá ajudá-lo consideravelmente na execução de Big Data Analytics.

Ele simplifica os diferentes processos e ajuda você a economizar tempo por meio de sua linguagem de script rápida. Embora tenha uma curva de aprendizado, depois de superar isso, você perceberá que é uma das ferramentas mais diretas para se trabalhar.

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História do Apache Pig

Em 2006, no Yahoo, o Apache Pig foi criado para realizar operações MapReduce em vários conjuntos de dados. Através do Apache Incubator, o Apache Pig tornou-se open-source em 2007. Um ano depois disso, seu primeiro lançamento entrou no mercado.

Finalmente, em 2010, o Apache Pig tornou-se um projeto Apache de alto nível. Desde então, tornou-se uma ferramenta bastante essencial para os profissionais de Big Data. Agora que você conhece a origem do Pig, podemos começar a discutir por que ele é tão popular e quais são suas vantagens.

Características do Apache Pig

O porco é rico em recursos. Sua ampla variedade de funções é o que o torna uma ferramenta valiosa e insubstituível para especialistas.

Aqui estão suas características:

• O Pig tem muitos operadores que você pode usar para simplificar suas operações de programação.
• Ele permite que você crie suas funções dependendo de seus requisitos específicos. Essas funções são chamadas de UDFs (User Defined Functions) e você pode escrevê-las em qualquer linguagem de programação, incluindo Python, JRuby, Jave, etc.
• O Pig é capaz de lidar com todos os tipos de dados. Isso significa que ele pode sentir, valores de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
• Ele otimiza automaticamente suas operações antes de executá-las.
• Ele permite que você trabalhe em todo o projeto sem se preocupar com funções separadas de Mapear e Reduzir.

Por que o Apache Pig é tão popular?

O Apache Pig vem com muitos recursos e vantagens que o tornam uma necessidade para qualquer profissional de Big Data.

Leia: Diferença entre Big Data e Hadoop

Além disso, porque elimina a necessidade de aprender Java para análise de dados, rapidamente se torna a escolha preferida para os programadores que não são adeptos do uso dessa linguagem.

Aqui estão algumas razões pelas quais o Apache Pig é tão importante e popular:

• Você pode usar o MapReduce e realizar suas tarefas sem ter que aprender Java.
• Você pode executar operações primárias com menos linhas de código usando Pig. Ao usar o Pig para executar operações MapReduce, você escreve 20 vezes menos linhas de código do que teria escrito se não estivesse usando o Pig.
• O Pig economiza muito tempo enquanto trabalha em projetos MapReduce.
• Possui uma extensa gama de operações, como Join, Extract, Filters, etc.
• Pig tem muitos tipos de dados em seu modelo que estão ausentes no Mapreduce. Estes incluem bolsas, tuplas e alguns outros.

Agora que você sabe por que é tão popular, agora devemos nos concentrar em algumas causas comuns de confusão em relação ao Pig e outras ferramentas e linguagens.

Diferença entre MapReduce e Apache Pig

Embora o Apache Pig seja uma abstração sobre o MapReduce do Hadoop, suas funções sobrepostas podem confundir qualquer um. Ambos estão relacionados à execução de tarefas MapReduce. Mas mesmo com aplicativos tão semelhantes, ambos são totalmente diferentes um do outro.

Aqui estão as principais diferenças entre Pig e MapReduce:

• Apache Pig é uma linguagem de fluxo de dados de alto nível. Por outro lado, MapReduce é simplesmente um paradigma de baixo nível para processamento de dados.
• Você pode executar uma tarefa de junção no Pig de maneira muito suave e eficiente em comparação com o MapReduce. O último não tem muitas opções para simplificar uma operação de junção de vários conjuntos de dados.
• Você não precisa compilar nada quando estiver usando o Apache Pig. Todas as operações MapReduce requerem um processo de compilação significativo.
• Você precisa ter algum conhecimento (pelo menos de nível iniciante) de SQL se quiser trabalhar com o Pig. Por outro lado, você precisa estar familiarizado com Java para usar o MapReduce.
• O Pig habilita a funcionalidade de várias consultas, o que torna sua operação mais eficiente, pois você escreve muito poucas linhas de código. MapReduce não tem essa capacidade. Você precisaria escrever 20 vezes mais linhas de código para realizar a mesma operação no MapReduce em comparação com o Pig.

Diferença entre SQL e Apache Pig

Uma confusão considerável entre os profissionais iniciantes de Big Data é de SQL e Apache Pig. Eles não sabem as diferenças significativas entre os dois.

Aqui estão as diferenças entre o Apache Pig e o SQL:

• O modelo de dados do Apache Pig é relacional aninhado, enquanto o modelo de dados do SQL é relacional plano. Um modelo relacional aninhado tem domínios atômicos e relacionais. Um modelo relacional simples possui apenas uma única tabela para armazenar valores.
• O esquema é opcional no Apache Pig, mas é obrigatório no SQL. Isso significa que você pode armazenar seus dados no Apache Pig sem usar o Schema, enquanto não pode fazê-lo com o SQL.
• O Pig não possui muitos recursos e opções para otimização de consultas. SQL tem muitas opções a este respeito.
• Apache Pig usa Pig Latin, que é uma linguagem procedural. Por outro lado, SQL é uma linguagem declarativa. Assim, enquanto o Pig Latin executa as tarefas necessárias, o SQL se concentra em descrever o que o sistema deve executar.
• Você pode executar funções ETL, que são Extrair, Transformar e Carregar, no Apache Pig. Você não pode fazer isso com SQL.
• O Pig permite armazenar dados em qualquer local no pipeline, mas o SQL não tem esse recurso.

Diferença entre colmeia e porco

'Hive vs Pig' é um tema popular para debate entre os profissionais. Uma vez que você saiba a diferença entre os dois, você não faria parte deles. Ambos fazem parte do Ecossistema Hadoop. Ambos são necessários para trabalhar em projetos de Big Data e também facilitam a funcionalidade de outros componentes do Hadoop.

Para evitar confusão entre os dois, você deve ler as seguintes diferenças:

• Apache Pig usa Pig Latin, que é uma linguagem de programação procedural. O Hive usa uma linguagem declarativa chamada HiveQL, que é semelhante ao SQL.
• O Pig pode trabalhar com dados semiestruturados, estruturados e não estruturados. O Hive funciona com dados estruturados na maioria dos casos.
• Você usaria o Pig para programação enquanto usaria o Hive para gerar relatórios.
• O Pig suporta o formato de arquivo Avro, o que o Hive não suporta.
• O Pig funciona no lado do cliente do cluster enquanto o Hive funciona no lado do servidor do mesmo.
• Pig encontra aplicações principalmente entre programadores e pesquisadores. Por outro lado, o Hive encontra aplicações entre os analistas de dados.

O que o Apache Pig faz

O Apache Pig usa o Pig Latin como sua linguagem para análise de dados. É uma linguagem de alto nível que você usa para processamento de dados, por isso requer um pouco de esforço extra para aprender.

No entanto, ele fornece muitos tipos de dados junto com operadores para executar suas tarefas. O primeiro passo para usar o Pig é escrever um script Pig, que você escreveria no idioma Pig Latin.

Depois disso, você precisará usar um de seus vários sistemas de execução para executar a tarefa. As diferentes opções de execução no Pig incluem Embedded, Grunt Shell e UDFs.

Depois disso, o framework do Pig transforma os scripts de acordo com os requisitos para geração da saída.

O Apache Pig converte Pig Latin Scripts em tarefas MapReduce. Dessa forma, seu trabalho como programador fica muito mais fácil.

Arquitetura Apache Pig

Agora que você sabe o que o Apache Pig faz e como ele faz, vamos nos concentrar em seus diferentes componentes. Como mencionamos anteriormente, os scripts Pig passam por várias transformações para gerar a saída desejada. Para isso, o Apache Pig possui diferentes componentes que realizam essas operações em etapas.

Discutiremos cada etapa separadamente.

Primeira etapa: analisador

O Analisador lida com o estágio inicial de análise dos dados. Ele executa uma variedade de verificações, incluindo verificações de tipo e de sintaxe, no script. A saída do Parser é chamada de DAG (directed acyclic graph).

O DAG mostra os operadores lógicos e as instruções Pig Latin. Ele mostra operadores lógicos como nós e fluxos de dados como arestas.

Segundo Estágio: Otimizador e Compilador

O analisador envia o DAG para o otimizador. O Optimizer executa a otimização lógica do DAG, que inclui atividades como transformação, divisão e assim por diante.

Ele executa várias funções para reduzir a quantidade de dados no pipeline ao processar os dados gerados. Ele realiza a otimização automática dos dados e utiliza funções como PushUpFilter, MapKeyPruner, Group By, etc.

Você tem a opção de desligar o recurso de otimização automática como usuário. Após o Optimizer, vem o Compiler, que compila o código resultante em tarefas MapReduce. O compilador trata da conversão de Pig Script em trabalhos MapReduce.

Terceiro estágio: mecanismo de execução

Por fim, vem o Execution Engine, onde os trabalhos do MapReduce são transferidos para o Hadoop. Uma vez que eles são transferidos para lá, o Hadoop fornece os resultados necessários.

Você pode ver o resultado dos dados usando a instrução 'DUMP'. Da mesma forma, se você quiser armazenar a saída em HDFS (um componente principal do Hadoop), terá que usar a instrução 'STORE'.

Aplicações do Apache Pig

Os principais usos do porco são os seguintes:

• Para processar conjuntos de dados massivos, como dados de streaming online e Weblogs.
• Para processar os dados das plataformas de pesquisa. O Pig pode lidar com todos os tipos de dados, o que o torna muito útil para analisar plataformas de pesquisa.
• Para analisar dados sensíveis ao tempo. Isso envolve dados que são atualizados continuamente, como tweets no Twitter.

Um ótimo exemplo disso seria analisar tweets sobre um determinado tópico no Twitter. Talvez você queira entender o comportamento do cliente em relação a esse tópico específico. Os tweets contêm mídias de várias formas. E o Pig pode ajudá-lo a analisá-los para obter os resultados necessários.

Tutorial do porco: para onde ir a partir daqui?

O Apache Pig é, sem dúvida, uma das áreas mais críticas do Hadoop. Aprendê-lo não é fácil, mas quando você pegar o jeito, verá o quanto isso torna seu trabalho mais simples.

Existem muitas áreas no Hadoop e Big Data, além do Pig.

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