Apache Pig 教程：初学者终极指南 [2022]

大数据是一个不断发展的领域。 它在各个行业都有应用，包括金融、科技、医疗保健等。

要成为大数据专业人士，您需要学习用于分析大数据的各种技术。 Hadoop 是这些大数据技术的重要组成部分。

Apache Pig 是 Hadoop 的许多重要组件之一。 如果您想快速分析大量数据，则需要使用 Pig。 在本文中，我们将重点介绍 Apache Pig，它是一种分析工具，不仅可以帮助您处理大量数据，还可以节省您的时间。

Apache Pig 教程：它是什么？

如果您想学习 Hadoop，了解Apache Pig （或 Hadoop Pig）是至关重要的。 这是一个可用于分析大量数据的平台。 您可以通过将数据集表示为数据流来做到这一点。

我们都知道 Hadoop 在数据科学世界中的流行程度。 如果你有兴趣掌握这个开源框架，你需要了解 Apache Pig。

它基于 Map-Reduce，它是 Hadoop 的重要组成部分。 由于它使您能够分析大型数据集，因此您可以在使用此工具时以更高的效率工作。 您也可以将 Apache Pig 用于 Hadoop 中的数据操作项目。

Pig 是一种高级工具，需要您学习其高级语言 Pig Latin。 Pig Latin 帮助您编写数据分析程序。 阅读有关顶级 hadoop 工具的更多信息。 通过这种语言，您可以在为这些任务开发特定功能的同时编写、读取和处理数据。

您用 Pig Latin 编写的脚本将自动转换为 Map-Reduce 操作。 Apache Pig 的引擎（称为 Pig 引擎）可帮助您将编写的脚本转换为这些操作。 学习此工具将极大地帮助您执行大数据分析。

它简化了不同的流程，并通过其快速的脚本语言帮助您节省时间。 虽然它确实有一个学习曲线，但一旦你克服了它，你就会意识到它是最直接的工具之一。

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阿帕奇猪的历史

2006 年，雅虎创建了 Apache Pig，用于在大量数据集上执行 MapReduce 操作。 通过 Apache Incubator，Apache Pig 于 2007 年开源。一年后，它的第一个版本进入市场。

最终，在 2010 年，Apache Pig 成为 Apache 高级项目。 从那时起，它已成为大数据专业人士必不可少的工具。 既然你知道了猪的起源，我们就可以开始讨论它为什么如此受欢迎以及它的优点是什么。

阿帕奇猪的特点

猪有丰富的特点。 其广泛的功能使其成为专家的宝贵且不可替代的工具。

以下是它的特点：

• Pig 有许多运算符可以用来简化编程操作。
• 它使您可以根据您的特定要求创建函数。 这些函数称为 UDF（用户定义函数），您可以使用任何编程语言编写它们，包括 Python、JRuby、Jave 等。
• Pig 能够处理各种数据。 这意味着，它可以感知结构化、半结构化以及非结构化数据值。
• 它会在执行操作之前自动优化您的操作。
• 它使您可以处理手头的整个项目，而不必担心单独的 Map 和 Reduce 函数。

为什么 Apache Pig 如此受欢迎？

Apache Pig 具有许多特性和优势，使其成为任何大数据专业人士的必需品。

阅读：大数据和 Hadoop 之间的区别

此外，由于它消除了学习 Java 进行数据分析的需要，因此很快成为那些不擅长使用该语言的程序员的首选。

以下是Apache Pig 如此重要和受欢迎的一些原因：

• 您可以使用 MapReduce 并执行其任务，而无需学习 Java。
• 您可以使用 Pig 以更少的代码行执行主要操作。 当您使用 Pig 执行 MapReduce 操作时，您编写的代码行数比不使用 Pig 时要少 20 倍。
• Pig 在处理 MapReduce 项目时为您节省了大量时间。
• 它具有广泛的操作范围，例如 Join、Extract、Filters 等。
• Pig 的模型中有很多数据类型，而 Mapreduce 中没有这些数据类型。 这些包括袋子、元组和其他一些。

既然您知道它为什么如此受欢迎，那么我们现在应该关注关于 Pig 和其他工具和语言的一些常见混淆原因。

MapReduce 和 Apache Pig 的区别

尽管 Apache Pig 是对 Hadoop 的 MapReduce 的抽象，但它们的重叠功能可能会让任何人感到困惑。 它们都与执行 MapReduce 任务有关。 但即使有如此相似的应用程序，它们也完全不同。

以下是 Pig 和 MapReduce 之间的主要区别：

• Apache Pig 是一种高级数据流语言。 另一方面，MapReduce 只是数据处理的低级范式。
• 与 MapReduce 相比，您可以在 Pig 中更顺畅、更高效地执行 Join 任务。 后者没有很多选项来简化多个数据集的连接操作。
• 当你使用 Apache Pig 时，你不需要编译任何东西。 所有 MapReduce 操作都需要一个重要的编译过程。
• 如果您想使用 Pig，您需要具备一些（至少是新手级别的）SQL 知识。 另一方面，您需要熟悉 Java 才能使用 MapReduce。
• Pig 启用了多查询功能，这使您的操作更加高效，因为您编写的代码行数很少。 MapReduce 没有这种能力。 与 Pig 相比，您需要编写多 20 倍的代码行才能在 MapReduce 中执行相同的操作。

SQL 和 Apache Pig 的区别

SQL 和 Apache Pig 对大数据新手来说是一个相当大的困惑。 他们不知道两者之间的显着差异。

以下是 Apache Pig 和 SQL 之间的区别：

• Apache Pig 的数据模型是嵌套关系，而 SQL 的数据模型是平面关系。 嵌套关系模型具有原子域和关系域。 平面关系模型只有一个用于存储值的表。
• Schema 在 Apache Pig 中是可选的，但在 SQL 中是必需的。 这意味着您可以在不使用 Schema 的情况下将数据存储在 Apache Pig 中，而使用 SQL 则无法这样做。
• Pig 没有很多用于查询优化的功能和选项。 SQL 在这方面有很多选择。
• Apache Pig 使用 Pig Latin，这是一种过程语言。 另一方面，SQL 是一种声明性语言。 因此，当 Pig Latin 执行所需的任务时，SQL 专注于描述系统必须执行的任务。
• 您可以在 Apache Pig 中执行 ETL 函数，即提取、转换和加载。 你不能用 SQL 做到这一点。
• Pig 允许您将数据存储在管道中的任何位置，但 SQL 没有此功能。

蜂巢和猪的区别

“蜂巢与猪”是专业人士争论的热门话题。 一旦你知道两者之间的区别，你就不会成为他们的一部分。 它们都是 Hadoop 生态系统的一部分。 它们都是处理大数据项目所必需的，它们也促进了其他 Hadoop 组件的功能。

为避免两者之间的混淆，您应该阅读以下差异：

• Apache Pig 使用 Pig Latin，这是一种过程编程语言。 Hive 使用一种称为 HiveQL 的声明性语言，它类似于 SQL。
• Pig 可以处理半结构化、结构化和非结构化数据。 在大多数情况下，Hive 使用结构化数据。
• 您将使用 Pig 进行编程，而使用 Hive 生成​​报告。
• Pig 支持 Avro 文件格式，而 Hive 不支持。
• Pig 工作在集群的客户端，而 Hive 工作在服务器端。
• Pig 主要在程序员和研究人员中找到应用程序。 另一方面，Hive 在数据分析师中找到了应用。

Apache Pig 做什么

Apache Pig 使用 Pig Latin 作为分析数据的语言。 它是一种用于数据处理的高级语言，因此需要付出一些额外的努力来学习。

但是，它为您提供了许多数据类型以及用于执行任务的运算符。 使用 Pig 的第一步是编写一个 Pig 脚本，您可以使用 Pig 拉丁语编写该脚本。

之后，您将需要使用其各种执行系统之一来执行任务。 Pig 中的不同执行选项包括 Embedded、Grunt Shell 和 UDF。

之后，Pig 的框架根据生成输出的要求对脚本进行转换。

Apache Pig 将 Pig Latin Scripts 转换为 MapReduce 任务。 这样，您作为程序员的工作就变得容易多了。

阿帕奇猪架构

既然您已经了解了 Apache Pig 的作用以及它的作用方式，那么让我们关注其不同的组件。 正如我们前面提到的，Pig 脚本经过各种转换以生成所需的输出。 为此，Apache Pig 具有不同的组件，它们分阶段执行这些操作。

我们将分别讨论每个阶段。

第一阶段：解析器

Parser 处理分析数据的早期阶段。 它对脚本执行各种检查，包括类型检查和语法检查。 输出解析器生成称为 DAG（有向无环图）。

DAG 显示逻辑运算符和 Pig Latin 语句。 它将逻辑运算符显示为节点，将数据流显示为边。

第二阶段：优化器和编译器

Parser 将 DAG 提交给 Optimizer。 优化器执行 DAG 的逻辑优化，包括变换、拆分等活动。

它在处理生成的数据时执行多种功能以减少管道中的数据量。 它执行数据的自动优化，并使用 PushUpFilter、MapKeyPruner、Group By 等功能。

作为用户，您可以选择关闭自动优化功能。 在优化器之后是编译器，它将生成的代码编译成 MapReduce 任务。 Compiler 将 Pig 脚本转换为 MapReduce 作业。

第三阶段：执行引擎

最后是执行引擎，将 MapReduce 作业转移到 Hadoop。 一旦它们被转移到那里，Hadoop 就会给出所需的结果。

您可以使用“DUMP”语句查看数据的结果。 同样，如果要将输出存储在 HDFS（Hadoop 的核心组件）中，则必须使用“STORE”语句。

Apache Pig 的应用

Pig的主要用途如下：

• 用于处理在线流数据和博客等海量数据集。
• 用于处理搜索平台的数据。 Pig 可以处理所有数据类型，这对于分析搜索平台非常有用。
• 用于分析时间敏感数据。 这涉及不断更新的数据，例如 Twitter 上的推文。

一个很好的例子是分析 Twitter 上关于特定主题的推文。 也许您想了解有关该特定主题的客户行为。 推文包含各种形式的媒体。 Pig 可以帮助您分析它们以获得所需的结果。

猪教程：从这里去哪里？

Apache Pig 无疑是 Hadoop 最关键的领域之一。 学习它并不容易，但一旦你掌握了窍门，你就会发现它让你的工作变得多么简单。

除了 Pig 之外，Hadoop 和大数据还有很多领域。

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