Apache Pig 教程：初學者終極指南 [2022]

大數據是一個不斷發展的領域。 它在各個行業都有應用，包括金融、科技、醫療保健等。

要成為大數據專業人士，您需要學習用於分析大數據的各種技術。 Hadoop 是這些大數據技術的重要組成部分。

Apache Pig 是 Hadoop 的許多重要組件之一。 如果您想快速分析大量數據，則需要使用 Pig。 在本文中，我們將重點介紹 Apache Pig，它是一種分析工具，不僅可以幫助您處理大量數據，還可以節省您的時間。

Apache Pig 教程：它是什麼？

如果您想學習 Hadoop，了解Apache Pig （或 Hadoop Pig）是至關重要的。 這是一個可用於分析大量數據的平台。 您可以通過將數據集表示為數據流來做到這一點。

我們都知道 Hadoop 在數據科學世界中的流行程度。 如果你有興趣掌握這個開源框架，你需要了解 Apache Pig。

它基於 Map-Reduce，它是 Hadoop 的重要組成部分。 由於它使您能夠分析大型數據集，因此您可以在使用此工具時以更高的效率工作。 您也可以將 Apache Pig 用於 Hadoop 中的數據操作項目。

Pig 是一種高級工具，需要您學習其高級語言 Pig Latin。 Pig Latin 幫助您編寫數據分析程序。 閱讀有關頂級 hadoop 工具的更多信息。 通過這種語言，您可以在為這些任務開發特定功能的同時編寫、讀取和處理數據。

您用 Pig Latin 編寫的腳本將自動轉換為 Map-Reduce 操作。 Apache Pig 的引擎（稱為 Pig 引擎）可幫助您將編寫的腳本轉換為這些操作。 學習此工具將極大地幫助您執行大數據分析。

它簡化了不同的流程，並通過其快速的腳本語言幫助您節省時間。 雖然它確實有一個學習曲線，但一旦你克服了它，你就會意識到它是最直接的工具之一。

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阿帕奇豬的歷史

2006 年，雅虎創建了 Apache Pig，用於在大量數據集上執行 MapReduce 操作。 通過 Apache Incubator，Apache Pig 於 2007 年開源。一年後，它的第一個版本進入市場。

最終，在 2010 年，Apache Pig 成為 Apache 高級項目。 從那時起，它已成為大數據專業人士必不可少的工具。 既然你知道了豬的起源，我們就可以開始討論它為什麼如此受歡迎以及它的優點是什麼。

阿帕奇豬的特點

豬有豐富的特點。 其廣泛的功能使其成為專家的寶貴且不可替代的工具。

以下是它的特點：

• Pig 有許多運算符可以用來簡化編程操作。
• 它使您可以根據您的特定要求創建函數。 這些函數稱為 UDF（用戶定義函數），您可以使用任何編程語言編寫它們，包括 Python、JRuby、Jave 等。
• Pig 能夠處理各種數據。 這意味著，它可以感知結構化、半結構化以及非結構化數據值。
• 它會在執行操作之前自動優化您的操作。
• 它使您可以處理手頭的整個項目，而不必擔心單獨的 Map 和 Reduce 函數。

為什麼 Apache Pig 如此受歡迎？

Apache Pig 具有許多特性和優勢，使其成為任何大數據專業人士的必需品。

閱讀：大數據和 Hadoop 之間的區別

此外，由於它消除了學習 Java 進行數據分析的需要，因此很快成為那些不擅長使用該語言的程序員的首選。

以下是Apache Pig 如此重要和受歡迎的一些原因：

• 您可以使用 MapReduce 並執行其任務，而無需學習 Java。
• 您可以使用 Pig 以更少的代碼行執行主要操作。 當您使用 Pig 執行 MapReduce 操作時，您編寫的代碼行數比不使用 Pig 時要少 20 倍。
• Pig 在處理 MapReduce 項目時為您節省了大量時間。
• 它具有廣泛的操作範圍，例如 Join、Extract、Filters 等。
• Pig 的模型中有很多數據類型，而 Mapreduce 中沒有這些數據類型。 這些包括袋子、元組和其他一些。

既然您知道它為什麼如此受歡迎，那麼我們現在應該關注關於 Pig 和其他工具和語言的一些常見混淆原因。

MapReduce 和 Apache Pig 的區別

儘管 Apache Pig 是對 Hadoop 的 MapReduce 的抽象，但它們的重疊功能可能會讓任何人感到困惑。 它們都與執行 MapReduce 任務有關。 但即使有如此相似的應用程序，它們也完全不同。

以下是 Pig 和 MapReduce 之間的主要區別：

• Apache Pig 是一種高級數據流語言。 另一方面，MapReduce 只是數據處理的低級範式。
• 與 MapReduce 相比，您可以在 Pig 中更順暢、更高效地執行 Join 任務。 後者沒有很多選項來簡化多個數據集的連接操作。
• 當你使用 Apache Pig 時，你不需要編譯任何東西。 所有 MapReduce 操作都需要一個重要的編譯過程。
• 如果您想使用 Pig，您需要具備一些（至少是新手級別的）SQL 知識。 另一方面，您需要熟悉 Java 才能使用 MapReduce。
• Pig 啟用了多查詢功能，這使您的操作更加高效，因為您編寫的代碼行數很少。 MapReduce 沒有這種能力。 與 Pig 相比，您需要編寫多 20 倍的代碼行才能在 MapReduce 中執行相同的操作。

SQL 和 Apache Pig 的區別

SQL 和 Apache Pig 對大數據新手來說是一個相當大的困惑。 他們不知道兩者之間的顯著差異。

以下是 Apache Pig 和 SQL 之間的區別：

• Apache Pig 的數據模型是嵌套關係，而 SQL 的數據模型是平面關係。 嵌套關係模型具有原子域和關係域。 平面關係模型只有一個用於存儲值的表。
• Schema 在 Apache Pig 中是可選的，但在 SQL 中是必需的。 這意味著您可以在不使用 Schema 的情況下將數據存儲在 Apache Pig 中，而使用 SQL 則無法這樣做。
• Pig 沒有很多用於查詢優化的功能和選項。 SQL 在這方面有很多選擇。
• Apache Pig 使用 Pig Latin，這是一種過程語言。 另一方面，SQL 是一種聲明性語言。 因此，當 Pig Latin 執行所需的任務時，SQL 專注於描述系統必須執行的任務。
• 您可以在 Apache Pig 中執行 ETL 函數，即提取、轉換和加載。 你不能用 SQL 做到這一點。
• Pig 允許您將數據存儲在管道中的任何位置，但 SQL 沒有此功能。

蜂巢和豬的區別

“蜂巢與豬”是專業人士爭論的熱門話題。 一旦你知道兩者之間的區別，你就不會成為他們的一部分。 它們都是 Hadoop 生態系統的一部分。 它們都是處理大數據項目所必需的，它們也促進了其他 Hadoop 組件的功能。

為避免兩者之間的混淆，您應該閱讀以下差異：

• Apache Pig 使用 Pig Latin，這是一種過程編程語言。 Hive 使用一種稱為 HiveQL 的聲明性語言，它類似於 SQL。
• Pig 可以處理半結構化、結構化和非結構化數據。 在大多數情況下，Hive 使用結構化數據。
• 您將使用 Pig 進行編程，而使用 Hive 生成​​報告。
• Pig 支持 Avro 文件格式，而 Hive 不支持。
• Pig 工作在集群的客戶端，而 Hive 工作在服務器端。
• Pig 主要在程序員和研究人員中找到應用程序。 另一方面，Hive 在數據分析師中找到了應用。

Apache Pig 做什麼

Apache Pig 使用 Pig Latin 作為分析數據的語言。 它是一種用於數據處理的高級語言，因此需要付出一些額外的努力來學習。

但是，它為您提供了許多數據類型以及用於執行任務的運算符。 使用 Pig 的第一步是編寫一個 Pig 腳本，您可以使用 Pig 拉丁語編寫該腳本。

之後，您將需要使用其各種執行系統之一來執行任務。 Pig 中的不同執行選項包括 Embedded、Grunt Shell 和 UDF。

之後，Pig 的框架根據生成輸出的要求對腳本進行轉換。

Apache Pig 將 Pig Latin Scripts 轉換為 MapReduce 任務。 這樣，您作為程序員的工作就變得容易多了。

阿帕奇豬架構

既然您已經了解了 Apache Pig 的作用以及它的作用方式，那麼讓我們關注其不同的組件。 正如我們前面提到的，Pig 腳本經過各種轉換以生成所需的輸出。 為此，Apache Pig 具有不同的組件，它們分階段執行這些操作。

我們將分別討論每個階段。

第一階段：解析器

Parser 處理分析數據的早期階段。 它對腳本執行各種檢查，包括類型檢查和語法檢查。 輸出解析器生成稱為 DAG（有向無環圖）。

DAG 顯示邏輯運算符和 Pig Latin 語句。 它將邏輯運算符顯示為節點，將數據流顯示為邊。

第二階段：優化器和編譯器

Parser 將 DAG 提交給 Optimizer。 優化器執行 DAG 的邏輯優化，包括變換、拆分等活動。

它在處理生成的數據時執行多種功能以減少管道中的數據量。 它執行數據的自動優化，並使用 PushUpFilter、MapKeyPruner、Group By 等功能。

作為用戶，您可以選擇關閉自動優化功能。 在優化器之後是編譯器，它將生成的代碼編譯成 MapReduce 任務。 Compiler 將 Pig 腳本轉換為 MapReduce 作業。

第三階段：執行引擎

最後是執行引擎，將 MapReduce 作業轉移到 Hadoop。 一旦它們被轉移到那裡，Hadoop 就會給出所需的結果。

您可以使用“DUMP”語句查看數據的結果。 同樣，如果要將輸出存儲在 HDFS（Hadoop 的核心組件）中，則必須使用“STORE”語句。

Apache Pig 的應用

Pig的主要用途如下：

• 用於處理在線流數據和博客等海量數據集。
• 用於處理搜索平台的數據。 Pig 可以處理所有數據類型，這對於分析搜索平台非常有用。
• 用於分析時間敏感數據。 這涉及不斷更新的數據，例如 Twitter 上的推文。

一個很好的例子是分析 Twitter 上關於特定主題的推文。 也許您想了解有關該特定主題的客戶行為。 推文包含各種形式的媒體。 Pig 可以幫助您分析它們以獲得所需的結果。

豬教程：從這裡去哪裡？

Apache Pig 無疑是 Hadoop 最關鍵的領域之一。 學習它並不容易，但一旦你掌握了竅門，你就會發現它讓你的工作變得多麼簡單。

除了 Pig 之外，Hadoop 和大數據還有很多領域。

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