Tutorial Apache Pig: Un ghid suprem pentru începători [2022]

Big Data este un domeniu în continuă dezvoltare. Are aplicații în diverse industrii, inclusiv finanțe, tehnologie, asistență medicală etc.

Pentru a deveni un profesionist Big Data, ar trebui să înveți diferitele tehnologii utilizate în analiza Big Data. Și Hadoop este o parte semnificativă a acestor tehnologii Big Data.

Apache Pig este una dintre numeroasele componente esențiale ale Hadoop. Dacă doriți să analizați rapid cantități mari de date, va trebui să utilizați Pig. În acest articol, ne-am concentra pe Apache Pig, instrumentul de analiză care nu numai că vă ajută să aveți grijă de cantități mari de date, dar și vă economisește timp în timp ce faceți acest lucru.

Tutorial Apache Pig: Ce este?

Învățarea despre Apache Pig (sau Hadoop Pig) este crucială dacă doriți să învățați Hadoop. Este o platformă pe care o puteți folosi pentru a analiza seturi vaste de date. Puteți face acest lucru reprezentând seturile de date ca fluxuri de date.

Știm cu toții cât de popular este Hadoop în lumea științei datelor. Și dacă sunteți interesat să stăpâniți acest cadru open-source, va trebui să aflați despre Apache Pig.

Se bazează pe Map-Reduce, care este o componentă semnificativă a Hadoop. Deoarece vă permite să analizați seturi mari de date, puteți lucra cu o eficiență mai mare în timp ce utilizați acest instrument. Puteți utiliza Apache Pig și pentru proiecte de manipulare a datelor în Hadoop.

Pig este un instrument de nivel înalt, care necesită să înveți limba sa avansată numită Pig Latin. Pig Latin vă ajută să scrieți programe de analiză a datelor. Citiți mai multe despre instrumentele Hadoop de top. Prin acest limbaj, puteți scrie, citi și procesa date în timp ce dezvoltați funcții specifice pentru aceste sarcini.

Scripturile pe care le scrieți în Pig Latin se vor converti automat în operațiuni Map-Reduce. Motorul Apache Pig (numit Pig Engine) vă ajută să vă convertiți scripturile scrise în acele operațiuni. Învățarea acestui instrument vă va ajuta considerabil în efectuarea Big Data Analytics.

Simplifică diferitele procese și vă ajută să economisiți timp prin limbajul său rapid de scripting. Deși are o curbă de învățare, odată ce depășiți asta, vă veți da seama că este unul dintre cele mai simple instrumente cu care să lucrați.

Obțineți diplome de Inginerie software de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Istoria porcului Apache

În 2006, la Yahoo, Apache Pig a fost creat pentru a efectua operațiuni MapReduce pe numeroase seturi de date. Prin Apache Incubator, Apache Pig a devenit open-source în 2007. La un an după aceea, prima sa lansare a intrat pe piață.

În cele din urmă, în 2010, Apache Pig a devenit un proiect Apache la nivel înalt. De atunci, a devenit un instrument esențial pentru profesioniștii în Big Data. Acum că știți despre originea porcului, putem începe să discutăm de ce este atât de popular și care sunt avantajele sale.

Caracteristicile Apache Pig

Porcul este bogat în caracteristici. Varietatea sa mare de funcții este ceea ce îl fac un instrument valoros și de neînlocuit pentru experți.

Iată caracteristicile sale:

• Pig are mulți operatori pe care îi puteți folosi pentru a vă simplifica operațiunile de programare.
• Vă permite să vă creați funcțiile în funcție de cerințele dumneavoastră specifice. Aceste funcții se numesc UDF-uri (User Defined Functions) și le puteți scrie în orice limbaj de programare, inclusiv Python, JRuby, Jave etc.
• Porcul este capabil să manipuleze tot felul de date. Aceasta înseamnă că poate simți valori de date structurate, semi-structurate și nestructurate.
• Vă optimizează automat operațiunile înainte de a le executa.
• Vă permite să lucrați la întregul proiect la îndemână fără să vă faceți griji cu privire la funcțiile separate Map și Reduce.

De ce este Apache Pig atât de popular?

Apache Pig vine cu o mulțime de caracteristici și avantaje care îl fac o necesitate pentru orice profesionist în Big Data.

Citiți: Diferența dintre Big Data și Hadoop

Mai mult decât atât, deoarece elimină nevoia de a învăța Java pentru analiza datelor, devine rapid alegerea preferată pentru acei programatori care nu sunt adepți în utilizarea acelui limbaj.

Iată câteva motive pentru care Apache Pig este atât de important și popular:

• Puteți utiliza MapReduce și puteți îndeplini sarcinile sale fără a fi nevoie să învățați Java.
• Puteți efectua operațiuni primare cu mai puține linii de cod folosind Pig. Când utilizați Pig pentru a efectua operațiuni MapReduce, scrieți de 20 de ori mai puține linii de cod decât ați fi scris dacă nu ați fi folosit Pig.
• Pig vă economisește mult timp în timp ce lucrați la proiecte MapReduce.
• Are o gamă largă de operațiuni precum Join, Extract, Filters etc.
• Pig are o mulțime de tipuri de date în modelul său care sunt absente în Mapreduce. Acestea includ pungi, tupluri și altele.

Acum că știți de ce este atât de popular, ar trebui să ne concentrăm acum asupra unor cauze comune de confuzie în ceea ce privește Pig și alte instrumente și limbi.

Diferența dintre MapReduce și Apache Pig

Chiar dacă Apache Pig este o abstractizare față de MapReduce de la Hadoop, funcțiile lor care se suprapun pot deruta pe oricine. Ambele sunt legate de realizarea sarcinilor MapReduce. Dar chiar și cu astfel de aplicații similare, ambele sunt complet diferite unele de altele.

Iată principalele diferențe dintre Pig și MapReduce:

• Apache Pig este un limbaj de flux de date de nivel înalt. Pe de altă parte, MapReduce este pur și simplu o paradigmă de nivel scăzut pentru procesarea datelor.
• Puteți efectua o sarcină Join în Pig mult mai ușor și eficient în comparație cu MapReduce. Acesta din urmă nu are multe opțiuni pentru simplificarea unei operațiuni Join a mai multor seturi de date.
• Nu trebuie să compilați nimic când utilizați Apache Pig. Toate operațiunile MapReduce necesită un proces semnificativ de compilare.
• Trebuie să aveți cunoștințe (cel puțin la nivel de începător) despre SQL dacă doriți să lucrați cu Pig. Pe de altă parte, trebuie să fii familiarizat cu Java pentru a utiliza MapReduce.
• Pig permite funcționalitatea de interogare multiplă, ceea ce vă face operațiunea mai eficientă, deoarece scrieți foarte puține linii de cod. MapReduce nu are această capacitate. Ar trebui să scrieți de 20 de ori mai multe linii de cod pentru a efectua aceeași operațiune în MapReduce în comparație cu Pig.

Diferența dintre SQL și Apache Pig

O confuzie considerabilă în rândul profesioniștilor începători în Big Data este SQL și Apache Pig. Ei nu cunosc diferențele semnificative dintre cele două.

Iată diferențele dintre Apache Pig și SQL:

• Modelul de date al Apache Pig este relațional imbricat, în timp ce modelul de date al SQL este relațional plat. Un model relațional imbricat are domenii atomice și relaționale. Un model relațional plat are doar un singur tabel pentru stocarea valorilor.
• Schema este opțională în Apache Pig, dar este obligatorie în SQL. Aceasta înseamnă că vă puteți stoca datele în Apache Pig fără a utiliza Schema, în timp ce nu puteți face acest lucru cu SQL.
• Pig nu are multe caracteristici și opțiuni pentru optimizarea interogărilor. SQL are o mulțime de opțiuni în acest sens.
• Apache Pig folosește Pig Latin, care este un limbaj procedural. Pe de altă parte, SQL este un limbaj declarativ. Deci, în timp ce Pig Latin execută sarcinile necesare, SQL se concentrează pe descrierea a ceea ce trebuie să realizeze sistemul.
• Puteți efectua funcții ETL, care sunt Extragere, transformare și încărcare, în Apache Pig. Nu poți face asta cu SQL.
• Pig vă permite să stocați date în orice locație din conductă, dar SQL nu are această capacitate.

Diferența dintre stup și porc

„Hive vs Pig” este un subiect popular pentru dezbateri printre profesioniști. Odată ce știi diferența dintre cele două, nu vei mai fi parte din ele. Ambele fac parte din ecosistemul Hadoop. Ambele sunt necesare pentru a lucra la proiecte de Big Data și facilitează și funcționalitatea altor componente Hadoop.

Pentru a evita confuzia între cele două, ar trebui să citiți următoarele diferențe:

• Apache Pig folosește Pig Latin, care este un limbaj de programare procedurală. Hive folosește un limbaj declarativ numit HiveQL, care este similar cu SQL.
• Porcul poate lucra cu date semi-structurate, structurate și nestructurate. Hive funcționează cu date structurate în majoritatea cazurilor.
• Ai folosi Pig pentru programare în timp ce ai folosi Hive pentru generarea de rapoarte.
• Pig acceptă formatul de fișier Avro, ceea ce Hive nu.
• Pig lucrează pe partea client a clusterului, în timp ce Hive lucrează pe partea serverului acestuia.
• Pig găsește aplicații în principal printre programatori și cercetători. Pe de altă parte, Hive găsește aplicații printre analiștii de date.

Ce face Apache Pig

Apache Pig folosește Pig Latin ca limbă pentru analiza datelor. Este un limbaj de nivel înalt pe care îl utilizați pentru procesarea datelor, așa că necesită puțin efort suplimentar pentru învățare.

Cu toate acestea, vă oferă multe tipuri de date împreună cu operatori pentru îndeplinirea sarcinilor dvs. Primul pas pentru utilizarea Pig este să scrieți un script Pig, pe care îl scrieți în limba latină Pig.

După aceea, va trebui să utilizați unul dintre diferitele sale sisteme de execuție pentru executarea sarcinii. Diferitele opțiuni de execuție din Pig includ Embedded, Grunt Shell și UDF-uri.

După aceea, cadrul Pig transformă scripturile în funcție de cerințele pentru generarea rezultatului.

Apache Pig convertește Pig Latin Scripts în sarcini MapReduce. În acest fel, munca ta de programator devine mult mai ușoară.

Arhitectura Apache Pig

Acum că știți ce face Apache Pig și cum o face, să ne concentrăm asupra diferitelor sale componente. După cum am menționat mai devreme, scripturile Pig suferă diverse transformări pentru a genera rezultatul dorit. Pentru a face asta, Apache Pig are diferite componente care efectuează aceste operații în etape.

Vom discuta fiecare etapă separat.

Prima etapă: Analizator

Analizorul se ocupă de stadiul incipient al analizei datelor. Efectuează o varietate de verificări, inclusiv verificări de tip și verificări de sintaxă, pe script. Parserul de ieșire îl generează numit DAG (graf aciclic direcționat).

DAG arată operatorii logici și declarațiile Pig Latin. Afișează operatorii logici ca noduri și fluxurile de date ca margini.

A doua etapă: optimizator și compilator

Parserul trimite DAG la Optimizer. Optimizatorul realizează optimizarea logică a DAG, care include activități precum transformarea, împărțirea și așa mai departe.

Îndeplinește funcții multiple pentru reducerea cantității de date în conductă atunci când procesează datele generate. Realizează optimizarea automată a datelor și utilizează funcții precum PushUpFilter, MapKeyPruner, Group By etc.

Aveți opțiunea de a închide funcția de optimizare automată ca utilizator. După Optimizer, vine Compilatorul, care compilează codul rezultat în sarcini MapReduce. Compilatorul se ocupă de conversia Pig Script în joburi MapReduce.

A treia etapă: Motor de execuție

În cele din urmă vine Execution Engine unde joburile MapReduce sunt transferate către Hadoop. Odată ce sunt transferați acolo, Hadoop oferă rezultatele necesare.

Puteți vedea rezultatul datelor utilizând instrucțiunea „DUMP”. În mod similar, dacă doriți să stocați rezultatul în HDFS (o componentă de bază a Hadoop), va trebui să utilizați instrucțiunea „STORE”.

Aplicații ale Apache Pig

Utilizările primare ale porcului sunt următoarele:

• Pentru procesarea seturi de date masive, cum ar fi date de streaming online și bloguri web.
• Pentru prelucrarea datelor platformelor de căutare. Pig poate gestiona toate tipurile de date, ceea ce îl face foarte util pentru analiza platformelor de căutare.
• Pentru analiza datelor sensibile la timp. Aceasta implică date care sunt actualizate continuu, cum ar fi tweet-urile de pe Twitter.

Un exemplu excelent în acest sens ar fi analizarea tweet-urilor despre un anumit subiect pe Twitter. Poate doriți să înțelegeți comportamentul clienților cu privire la acel subiect specific. Tweeturile conțin media de diferite forme. Și Pig vă poate ajuta să le analizați pentru a obține rezultatele necesare.

Tutorial de porc: Unde să mergi de aici?

Apache Pig este, fără îndoială, una dintre cele mai critice zone ale Hadoop. Nu este ușor să-l înveți, dar odată ce ai înțeles-o, vei vedea cât de simplă îți face meseria.

Există multe zone în Hadoop și Big Data, în afară de Pig.

Dacă sunteți curios să aflați despre apache pig, știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie , 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

upGrad oferă un curs unic de master în știință informatică pentru a vă perfecționa abilitățile și pentru a stimula creșterea în cariera dvs. de dezvoltare software.