Apache Pig简介

Apache Pig是MapReduce的一个抽象。它是一个工具/平台，用于分析较大的数据集，并将它们表示为数据流。Pig通常与 Hadoop 一起使用；我们可以使用Apache Pig在Hadoop中执行所有的数据处理操作。

要编写数据分析程序，Pig提供了一种称为 Pig Latin 的高级语言。该语言提供了各种操作符，程序员可以利用它们开发自己的用于读取，写入和处理数据的功能。

要使用 Apache Pig 分析数据，程序员需要使用Pig Latin语言编写脚本。所有这些脚本都在内部转换为Map和Reduce任务。Apache Pig有一个名为 Pig Engine 的组件，它接受Pig Latin脚本作为输入，并将这些脚本转换为MapReduce作业。

为什么需要Apache Pig？

不太擅长Java的程序员通常习惯于使用Hadoop，特别是在执行任一MapReduce作业时。Apache Pig是所有这样的程序员的福音。

使用 Pig Latin ，程序员可以轻松地执行MapReduce作业，而无需在Java中键入复杂的代码。

Apache Pig使用多查询方法，从而减少代码长度。例如，需要在Java中输入200行代码（LoC）的操作在Apache Pig中输入少到10个LoC就能轻松完成。最终，Apache Pig将开发时间减少了近16倍。

Pig Latin是类似SQL的语言，当你熟悉SQL后，很容易学习Apache Pig。

Apache Pig提供了许多内置操作符来支持数据操作，如join，filter，ordering等。此外，它还提供嵌套数据类型，例如tuple（元组），bag（包）和MapReduce缺少的map（映射）。

Apache Pig具有以下特点:

丰富的运算符集 - 它提供了许多运算符来执行诸如join，sort，filer等操作。

易于编程 - Pig Latin与SQL类似，如果你善于使用SQL，则很容易编写Pig脚本。

优化机会 - Apache Pig中的任务自动优化其执行，因此程序员只需要关注语言的语义。

可扩展性 - 使用现有的操作符，用户可以开发自己的功能来读取、处理和写入数据。

用户定义函数 - Pig提供了在其他编程语言（如Java）中创建用户定义函数的功能，并且可以调用或嵌入到Pig脚本中。

处理各种数据 - Apache Pig分析各种数据，无论是结构化还是非结构化，它将结果存储在HDFS中。

下面列出的是Apache Pig和MapReduce之间的主要区别。

Apache Pig	MapReduce
Apache Pig是一种数据流语言。	MapReduce是一种数据处理模式。
它是一种高级语言。	MapReduce是低级和刚性的。
在Apache Pig中执行Join操作非常简单。	在MapReduce中执行数据集之间的Join操作是非常困难的。
任何具备SQL基础知识的新手程序员都可以方便地使用Apache Pig工作。	向Java公开是必须使用MapReduce。
Apache Pig使用多查询方法，从而在很大程度上减少代码的长度。	MapReduce将需要几乎20倍的行数来执行相同的任务。
没有必要编译。执行时，每个Apache Pig操作符都在内部转换为MapReduce作业。	MapReduce作业具有很长的编译过程。

下面列出了Apache Pig和SQL之间的主要区别。

Pig	SQL
Pig Latin是一种程序语言。	SQL是一种声明式语言。
在Apache Pig中，模式是可选的。我们可以存储数据而无需设计模式（值存储为$ 01，$ 02等）	模式在SQL中是必需的。
Apache Pig中的数据模型是嵌套关系。	SQL 中使用的数据模型是平面关系。
Apache Pig为查询优化提供有限的机会。	在SQL中有更多的机会进行查询优化。

除了上面的区别，Apache Pig Latin:

Apache Pig和Hive都用于创建MapReduce作业。在某些情况下，Hive以与Apache Pig类似的方式在HDFS上运行。在下表中，我们列出了几个重要的点区分Apache Pig与Hive。

Apache Pig	Hive
Apache Pig使用一种名为 Pig Latin 的语言（最初创建于 Yahoo ）。	Hive使用一种名为 HiveQL 的语言（最初创建于 Facebook ）。
Pig Latin是一种数据流语言。	HiveQL是一种查询处理语言。
Pig Latin是一个过程语言，它适合流水线范式。	HiveQL是一种声明性语言。
Apache Pig可以处理结构化，非结构化和半结构化数据。	Hive主要用于结构化数据。

Apache Pig通常被数据科学家用于执行涉及特定处理和快速原型设计的任务。

使用Apache Pig:

在 2006年时，Apache Pig是作为Yahoo的研究项目开发的，特别是在每个数据集上创建和执行MapReduce作业。

在 2007 时，Apache Pig是通过Apache孵化器开源的。

在 2008 时，Apache Pig的第一个版本出来了。

在 2010 时，Apache Pig获得为Apache顶级项目。