Apache Pig 是一个在 Hadoop 上构建的高级编程语言，旨在简化大数据集的分析工作。它由 Yahoo 的开发团队开发，并于 2007 年成为 Apache 软件基金会的一个开源项目。Pig 的设计初衷是让数据分析师能够以更少的代码和更直观的方式来处理大规模数据集，而无需深入了解底层的MapReduce架构。
Apache Pig 的起源和需求
Apache Pig 最初由 Yahoo 的研究人员在 2006 年构建，并于 2008 年发布了第一个版本（0.1）。它的出现是为了解决非 Java 程序员在使用Hadoop进行MapReduce操作时遇到的困难。Pig Latin 提供了一个类似于 SQL 的语言，使得 MapReduce 作业的执行变得更加快捷和简单。
Apache Pig 的特点
Apache Pig具有以下特点：
- 简化的编程模型：Pig Latin允许开发者以更少的代码行完成复杂的数据处理任务。
- 多查询优化：Pig 通过减少代码行数来加快开发速度，与传统的 Java MapReduce 相比，开发时间可以减少约 16 倍。
- 内置操作符：Pig 提供了丰富的内置操作符，如连接、过滤和排序，以及 MapReduce 中没有的嵌套数据类型，如元组、包和映射。
Apache Pig 的架构
Apache Pig 的架构分为两个部分：Pig Latin 语言和运行 PigLatin 程序的运行时环境。Pig Latin 程序由一系列操作或转换组成，这些操作将输入数据转换为输出数据。这些过程定义了一个数据流，HadoopPig 执行环境将其转换为可执行形式。这些转换的输出是一个 MapReduce 任务序列，这些任务对程序员是隐藏的。
Apache Pig 的执行模式
Apache Pig 在 Hadoop 中有两种执行模式：
- 本地模式：在这种模式下，Pig 语言在单个 JVM 中运行，并使用本地文件系统。这种模式仅适用于使用 Pig 分析 Hadoop 中的小型数据集。
- MapReduce 模式：在这种模式下，Pig Latin 查询被转换为 MapReduce 作业，并在Hadoop集群上执行。Pig 可以在 MapReduce 模式下使用完全分布式的集群处理大型数据集。
Apache Pig 和 MapReduce 之间存在一些关键区别：
- 抽象级别：Pig 提供了更高的抽象级别，而 MapReduce 提供了较低的抽象级别。
- 代码行数：与 MapReduce 相比，Pig 需要更少的代码行。
- 开发工作量：Pig 需要较少的开发工作，而MapReduce需要更多的开发工作。
Apache Pig 的应用
- 大数据探索：Pig 脚本用于探索大型数据库。
- 临时搜索：为大型数据源提供临时搜索支持。
- 数据原型：用于大规模数据集的处理方法原型。
- 时间敏感数据：需要处理时间敏感的数据加载。
- 日志和网络爬虫：用于获取大量数据的搜索日志和网络爬虫。
- 分析洞察：当需要分析洞察时，使用抽样。
- 原子：Pig Latin中的基本数据类型是原子的，也称为标量数据类型，用于所有类型，如字符串、浮点数、整数、双精度、长整数、字符数组和字节数组。
- 元组：元组是一个有序的字段集合。使用 '()' 符号表示元组。可以使用字段的索引来访问每个元组中的字段。
- 包：包是一个可能具有不同结构的元组集合，可以包含重复项。包类似于 RDBMS 中的表。与 RDBMS 表不同，包不要求每个元组包含相同数量的字段，或者所有列都在相同的位置或具有相同的类型。
- 映射：它是一个关联数组。