Учебное пособие по Apache Pig: полное руководство для начинающих [2022]

Большие данные — это постоянно развивающаяся область. Он имеет приложения в различных отраслях, включая финансы, технологии, здравоохранение и т. д.

Чтобы стать профессионалом в области больших данных, вам необходимо изучить различные технологии, используемые для анализа больших данных. И Hadoop является важной частью этих технологий больших данных.

Apache Pig — один из многих важных компонентов Hadoop. Если вы хотите быстро анализировать большие объемы данных, вам понадобится Pig. В этой статье мы сосредоточимся на Apache Pig, инструменте анализа, который не только помогает вам обрабатывать большие объемы данных, но и экономит ваше время при этом.

Учебное пособие по Apache Pig: что это такое?

Изучение Apache Pig (или Hadoop Pig) имеет решающее значение, если вы хотите изучить Hadoop. Это платформа, которую вы можете использовать для анализа обширных наборов данных. Это можно сделать, представив наборы данных в виде потоков данных.

Мы все знаем, насколько популярен Hadoop в мире Data Science. И если вы заинтересованы в освоении этой платформы с открытым исходным кодом, вам необходимо узнать об Apache Pig.

Он основан на Map-Reduce, важном компоненте Hadoop. Поскольку он позволяет анализировать большие наборы данных, вы можете работать с более высокой эффективностью при использовании этого инструмента. Вы также можете использовать Apache Pig для проектов по обработке данных в Hadoop.

Pig — это высокоуровневый инструмент, который требует от вас изучения расширенного языка под названием Pig Latin. Pig Latin помогает вам писать программы анализа данных. Узнайте больше о лучших инструментах Hadoop. С помощью этого языка вы можете писать, читать и обрабатывать данные, одновременно разрабатывая специальные функции для этих задач.

Сценарии, которые вы пишете на Pig Latin, будут автоматически преобразованы в операциях Map-Reduce. Механизм Apache Pig (называемый Pig Engine) помогает преобразовывать написанные сценарии в эти операции. Изучение этого инструмента значительно поможет вам в выполнении анализа больших данных.

Он упрощает различные процессы и помогает вам сэкономить время благодаря быстрому языку сценариев. Хотя у него есть кривая обучения, как только вы преодолеете это, вы поймете, что это один из самых простых инструментов для работы.

Получите диплом инженера -программиста в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

История свиньи Apache

В 2006 году в Yahoo был создан Apache Pig для выполнения операций MapReduce с многочисленными наборами данных. Через Apache Incubator исходный код Apache Pig стал открытым в 2007 году. Через год после этого на рынок вышла его первая версия.

Наконец, в 2010 году Apache Pig стал проектом высокого уровня Apache. С тех пор он стал весьма важным инструментом для специалистов по большим данным. Теперь, когда вы знаете о происхождении Свиньи, мы можем начать обсуждать, почему она так популярна и в чем ее преимущества.

Особенности Apache Pig

Свинья богата функциями. Его широкий спектр функций делает его ценным и незаменимым инструментом для экспертов.

Вот его особенности:

• В Pig есть множество операторов, которые вы можете использовать для упрощения операций программирования.
• Это позволяет вам создавать свои функции в зависимости от ваших конкретных требований. Эти функции называются UDF (пользовательские функции), и вы можете написать их на любом языке программирования, включая Python, JRuby, Jave и т. д.
• Pig способен обрабатывать все виды данных. Это означает, что он может воспринимать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные значения данных.
• Он автоматически оптимизирует ваши операции перед их выполнением.
• Это позволяет вам работать над всем проектом, не беспокоясь об отдельных функциях Map и Reduce.

Почему Apache Pig так популярен?

Apache Pig обладает множеством функций и преимуществ, которые делают его необходимым для любого специалиста по работе с большими данными.

Читайте: Разница между большими данными и Hadoop

Более того, поскольку он устраняет необходимость изучения Java для анализа данных, он быстро становится предпочтительным выбором для тех программистов, которые не умеют пользоваться этим языком.

Вот несколько причин, почему Apache Pig так важен и популярен:

• Вы можете использовать MapReduce и выполнять его задачи, не изучая Java.
• Вы можете выполнять основные операции с меньшим количеством строк кода, используя Pig. Когда вы используете Pig для выполнения операций MapReduce, вы пишете в 20 раз меньше строк кода, чем если бы не использовали Pig.
• Pig экономит вам много времени при работе над проектами MapReduce.
• Он имеет широкий спектр операций, таких как объединение, извлечение, фильтры и т. д.
• Pig имеет в своей модели множество типов данных, которых нет в Mapreduce. К ним относятся мешки, кортежи и некоторые другие.

Теперь, когда вы знаете, почему он так популярен, мы должны теперь сосредоточиться на некоторых распространенных причинах путаницы в отношении Pig и других инструментов и языков.

Разница между MapReduce и Apache Pig

Несмотря на то, что Apache Pig является абстракцией MapReduce от Hadoop, их перекрывающиеся функции могут кого угодно запутать. Оба они связаны с выполнением задач MapReduce. Но даже с такими похожими приложениями они оба совершенно не похожи друг на друга.

Вот основные различия между Pig и MapReduce:

• Apache Pig — это высокоуровневый язык потоков данных. С другой стороны, MapReduce — это просто низкоуровневая парадигма обработки данных.
• Вы можете выполнять задачу соединения в Pig намного плавнее и эффективнее по сравнению с MapReduce. У последнего не так много возможностей для упрощения операции соединения нескольких наборов данных.
• Вам не нужно ничего компилировать, когда вы используете Apache Pig. Все операции MapReduce требуют значительного процесса компиляции.
• Вам необходимо иметь некоторые (по крайней мере, начальные) знания SQL, если вы хотите работать с Pig. С другой стороны, вам нужно быть знакомым с Java для использования MapReduce.
• Pig обеспечивает функциональность нескольких запросов, что делает вашу работу более эффективной, поскольку вы пишете очень мало строк кода. MapReduce не имеет такой возможности. Вам потребуется написать в 20 раз больше строк кода для выполнения той же операции в MapReduce по сравнению с Pig.

Разница между SQL и Apache Pig

Значительная путаница среди начинающих специалистов по большим данным связана с SQL и Apache Pig. Они не знают существенных различий между ними.

Вот различия между Apache Pig и SQL:

• Модель данных Apache Pig является вложенной реляционной, а модель данных SQL — плоской реляционной. Вложенная реляционная модель имеет атомарный и реляционный домены. Плоская реляционная модель имеет только одну таблицу для хранения значений.
• Схема необязательна в Apache Pig, но обязательна в SQL. Это означает, что вы можете хранить свои данные в Apache Pig без использования схемы, в то время как вы не можете сделать это с помощью SQL.
• У Pig не так много функций и опций для оптимизации запросов. В этом отношении у SQL есть множество возможностей.
• Apache Pig использует Pig Latin, который является процедурным языком. С другой стороны, SQL является декларативным языком. Таким образом, в то время как Pig Latin выполняет необходимые задачи, SQL фокусируется на описании того, что должна выполнять система.
• Вы можете выполнять функции ETL, такие как извлечение, преобразование и загрузка, в Apache Pig. Вы не можете сделать это с помощью SQL.
• Pig позволяет хранить данные в любом месте конвейера, но SQL не имеет такой возможности.

Разница между ульем и свиньей

«Улей против свиньи» — популярная тема для споров среди профессионалов. Как только вы узнаете разницу между ними, вы не станете их частью. Оба они являются частью экосистемы Hadoop. Оба они необходимы для работы над проектами больших данных, а также облегчают работу других компонентов Hadoop.

Чтобы избежать путаницы между ними, вы должны прочитать следующие различия:

• Apache Pig использует Pig Latin, язык процедурного программирования. Hive использует декларативный язык HiveQL, похожий на SQL.
• Pig может работать с полуструктурированными, структурированными и неструктурированными данными. Hive в большинстве случаев работает со структурированными данными.
• Вы будете использовать Pig для программирования, а Hive — для создания отчетов.
• Pig поддерживает формат файлов Avro, а Hive — нет.
• Pig работает на стороне клиента кластера, а Hive работает на стороне сервера.
• Свинья находит применение в основном среди программистов и исследователей. С другой стороны, Hive находит применение среди аналитиков данных.

Что делает свинья Apache

Apache Pig использует Pig Latin в качестве языка для анализа данных. Это язык высокого уровня, который вы используете для обработки данных, поэтому для его изучения требуются дополнительные усилия.

Однако он дает вам множество типов данных вместе с операторами для выполнения ваших задач. Первым шагом для использования Pig является написание скрипта Pig, который вы должны написать на языке Pig Latin.

После этого вам нужно будет использовать одну из его различных систем выполнения для выполнения задачи. Различные варианты выполнения в Pig включают Embedded, Grunt Shell и UDF.

После этого фреймворк Pig трансформирует скрипты в соответствии с требованиями для генерации вывода.

Apache Pig преобразует латинские сценарии Pig в задачи MapReduce. Таким образом, ваша работа программиста становится намного проще.

Архитектура свиньи Apache

Теперь, когда вы знаете, что и как делает Apache Pig, давайте сосредоточимся на его различных компонентах. Как мы упоминали ранее, сценарии Pig подвергаются различным преобразованиям для получения желаемого результата. Для этого в Apache Pig есть разные компоненты, которые выполняют эти операции поэтапно.

Обсудим каждый этап отдельно.

Первый этап: парсер

Парсер обрабатывает ранний этап анализа данных. Он выполняет различные проверки, включая проверку типов и синтаксиса, в скрипте. На выходе парсер генерирует так называемый DAG (ориентированный ациклический граф).

DAG показывает логические операторы и операторы Pig Latin. Логические операторы отображаются в виде узлов, а потоки данных — в виде ребер.

Второй этап: оптимизатор и компилятор

Парсер отправляет DAG оптимизатору. Оптимизатор выполняет логическую оптимизацию группы обеспечения доступности баз данных, включая такие действия, как преобразование, разделение и т. д.

Он выполняет несколько функций для уменьшения количества данных в конвейере при обработке сгенерированных данных. Он выполняет автоматическую оптимизацию данных и использует такие функции, как PushUpFilter, MapKeyPruner, Group By и т. д.

У вас есть возможность отключить функцию автоматической оптимизации как пользователь. После оптимизатора следует компилятор, который компилирует полученный код в задачи MapReduce. Компилятор обрабатывает преобразование Pig Script в задания MapReduce.

Третий этап: исполнительный механизм

Наконец, появляется Execution Engine, где задания MapReduce передаются в Hadoop. Как только они передаются туда, Hadoop выдает требуемые результаты.

Вы можете увидеть результат данных с помощью инструкции «DUMP». Точно так же, если вы хотите сохранить вывод в HDFS (основной компонент Hadoop), вам придется использовать оператор STORE.

Приложения Apache Pig

Основные области применения Свиньи следующие:

• Для обработки массивных наборов данных, таких как потоковые онлайн-данные и блоги.
• Для обработки данных поисковых платформ. Pig может обрабатывать все типы данных, что делает его очень полезным для анализа поисковых платформ.
• Для анализа срочных данных. Сюда входят данные, которые постоянно обновляются, например, твиты в Твиттере.

Отличным примером этого может быть анализ твитов на определенную тему в Twitter. Возможно, вы хотите понять поведение клиентов в отношении этой конкретной темы. Твиты содержат медиа различных форм. И Pig может помочь вам проанализировать их для получения необходимых результатов.

Учебник по свиньям: куда идти дальше?

Apache Pig, несомненно, является одной из самых важных областей Hadoop. Научиться этому нелегко, но как только вы освоитесь, вы увидите, насколько это упрощает вашу работу.

Помимо Pig, в Hadoop и Big Data есть много областей.

Если вам интересно узнать об apache pig и науке о данных, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad по науке о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами. , общение один на один с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

upGrad предлагает уникальный курс магистра наук в области компьютерных наук для оттачивания ваших навыков и стимулирования роста в вашей карьере в области разработки программного обеспечения.