大数据Hadoop生态圈:Pig

Apache Pig是雅虎公司为Hadoop设计的大规模数据分析平台,简化了复杂的数据处理任务。它提供了Pig Latin语言,使得用户能专注于数据处理而非执行细节。Pig与Hive相比,更灵活且适合非结构化数据,但两者都有各自的适用场景,如Hive更适合数据仓库和静态结构数据的分析。

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Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构,后来Yahoo将Pig捐献给Apache的一个项目,由Apache来负责维护,Pig是一个基于 Hadoop的大规模数据分析平台。

Pig最早是雅虎公司的一个基于的hadoop并行处理架构,后来Yahoo将Pig捐献给Apache的一个项目,由Apache来负责维护,Pig是一个基于 hadoop的大规模数据分析平台。

Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简 易的操作和编程接口,这一点和FaceBook开源的Hive一样简洁,清晰,易上手!

一 Pig概述

1-1 组成

Pig包括 两部分

1:用于描述数据流的语言,称为 Pig Latin (拉丁猪,个人翻译)

2:用于运行PigLatin程序的 执行环境 。一个是 本地 的单JVM执行环境,一个就是在 hadoop集群上 的分布式执行环境。

Pig Latin程序是由一系列的" 操作"(operation)或"变换"(transformation)组成 。每个操作或变换对输入进行 数据处理 ,然后产生 输出的结果 。这些操作整体上描述了一个 数据流 ,Pig执行的环境把数据流翻译为可执行的内部表示,并运行它。在Pig的内部,这些变换和操作被转换成一系列的MapReducer,但是我们一般情况下并不知道这些转换是怎么进行的, 我们的主要的精力就花在数据上,而不是执行的细节上面。

1-2 作用

那么雅虎公司主要使用Pig来干什么呢?

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