一、介紹
Google的工程師為了方便自己對MapReduce的實現搞了一個叫做Sawzall的工具，Google就放了幾篇論文放在網上，但這玩意在代碼上不開源在設計思想是開源的，在前面一篇文章中我也提到過Hadoop也推出了類似Sawzall的Pig語言，就是根據Google放出來的論文山寨的。
Pig是對處理超大型數據集的抽象層，在MapReduce中的框架中有map和reduce兩個函數，如果你親手弄一個MapReduce實現從編寫代碼，編譯，部署，放在Hadoop上執行這個MapReduce程序還是耗費你一定的時間的，有了Pig這個東東以后不僅僅可以簡化你對MapReduce的開發，而且還可以對不同的數據之間進行轉換，例如：包含在連接內的一些轉化在MapReduce中不太容易去實現。
Apache Pig的運行可以純本地的，解壓，敲個“bin/pig -x local”命令直接運行，非常簡單，這就是傳說中的local模式，但是人們往往不是這樣使用，都是將Pig與hdfs/hadoop集群環境進行對接，我看說白了Apache的Pig最大的作用就是對mapreduce算法(框架)實現了一套shell腳本 ，類似我們通常熟悉的SQL語句，在Pig中稱之為Pig Latin，在這套腳本中我們可以對加載出來的數據進行排序、過濾、求和、分組(group by)、關聯(Joining)，Pig也可以由用戶自定義一些函數對數據集進行操作，也就是傳說中的UDF(user-defined functions)。
經過Pig Latin的轉換后變成了一道MapReduce的作業，通過MapReduce多個線程，進程或者獨立系統并行執行處理的結果集進行分類和歸納。Map() 和 Reduce() 兩個函數會并行運行，即使不是在同一的系統的同一時刻也在同時運行一套任務，當所有的處理都完成之后，結果將被排序，格式化，并且保存到一個文件。Pig利用MapReduce將計算分成兩個階段，第一個階段分解成為小塊并且分布到每一個存儲數據的節點上進行執行，對計算的壓力進行分散，第二個階段聚合第一個階段執行的這些結果，這樣可以達到非常高的吞吐量，通過不多的代碼和工作量就能夠驅動上千臺機器并行計算，充分的利用計算機的資源，打消運行中的瓶頸。
所以用Pig可以對TB級別海量的數據進行查詢非常輕松，并且這些海量的數據都是非結構化的數據，例如：一堆文件可能是log4j輸出日志存又放于跨越多個計算機的多個磁盤上，用來記錄上千臺在線服務器的健康狀態日志，交易日至，IP訪問記錄，應用服務日志等等。我們通常需要統計或者抽取這些記錄，或者查詢異常記錄，對這些記錄形成一些報表，將數據轉化為有價值的信息，這樣的話查詢會較為復雜，此時類似MySQL這樣的產品就并非能滿足我們的對速度、執行效率上的需求，而用Apache的Pig就可以幫助我們去實現這樣的目標。
反之，你如果在做實驗的時候，把MySQL中的100行數據轉換成文本文件放在在pig中進行查詢，會讓你非常失望，為何這短短的100行數據查詢的效率極低，呵呵，因為中間有一個生成MapReduce作業的過程，這是無法避免的開銷，所以小量的數據查詢是不適合pig做的，就好比用關二哥的大刀切青菜一樣。另外，還可以利用Pig的API在Java環境中調用，對Apache的Pig以上內容請允許我這樣片面的理解，謝謝。
二、基本架構
從整體上來看大量的數據聚集在HDFS系統上，通過輸入類似SQL的腳本簡化對MapReduce的操作，讓這幾行代碼/腳本去驅動上千臺機器進行并行計算。
如圖所示：
Pig的實現有5個主要的部分構成：
如圖所示：
1.Pig自己實現的一套框架對輸入、輸出的人機交互部分的實現，就是Pig Latin 。
2.Zebra是Pig與HDFS/Hadoop的中間層、Zebra是MapReduce作業編寫的客戶端，Zerbra用結構化的語言實現了對hadoop物理存儲元數據的管理也是對Hadoop的數據抽象層，在Zebra中有2個核心的類 TableStore(寫)/TableLoad(讀)對Hadoop上的數據進行操作。
3.Pig中的Streaming主要分為4個組件: 1. Pig Latin 2. 邏輯層(Logical Layer) 3. 物理層(Physical Layer) 4. Streaming具體實現(Implementation)，Streaming會創建一個Map/Reduce作業，并把它發送給合適的集群，同時監視這個作業的在集群環境中的整個執行過程。
4.MapReduce在每臺機器上進行分布式計算的框架(算法)。
5.HDFS最終存儲數據的部分。
三、與Hive對比
請允許我很無聊的把飛機和火車拿來做比較，因為2者根本沒有深入的可比性，雖然兩者都是一種高速的交通工具，但是具體的作用范圍是截然不同的，就像Hive和Pig都是Hadoop中的項目，并且Hive和pig有很多共同點，但Hive還似乎有點數據庫的影子，而Pig基本就是一個對MapReduce實現的工具(腳本)。兩者都擁有自己的表達語言，其目的是將MapReduce的實現進行簡化，并且讀寫操作數據最終都是存儲在HDFS分布式文件系統上。看起來Pig和Hive有些類似的地方，但也有些不同，來做一個簡單的比較，先來看一張圖：
查看大圖請點擊這里
再讓我說幾句廢話：
Language
在Hive中可以執行 插入/刪除 等操作，但是Pig中我沒有發現有可以 插入 數據的方法，請允許我暫且認為這是最大的不同點吧。
Schemas
Hive中至少還有一個“表”的概念，但是Pig中我認為是基本沒有表的概念，所謂的表建立在Pig Latin腳本中，對與Pig更不要提metadata了。
Partitions
Pig中沒有表的概念，所以說到分區對于Pig來說基本免談，如果跟Hive說“分區”(Partition)他還是能明白的。
Server
Hive可以依托于Thrift啟動一個服務器，提供遠程調用。 找了半天壓根沒有發現Pig有這樣的功能，如果你有新發現可以告訴我，就好像有人開發了一個Hive的REST
Shell
在Pig 你可以執行一些個 ls 、cat 這樣很經典、很cool的命令，但是在使用Hive的時候我壓根就沒有想過有這樣的需求。
Web Interface
Hive有，Pig無
JDBC/ODBC
Pig無，Hive有
四、使用
1啟動/運行
分為2臺服務器,一臺作為pig的服務器，一臺作為hdfs的服務器。
首先需要在pig的服務器上進行配置，將pig的配置文件指向hdfs服務器，修改pig/conf目錄下的
vim /work/pig/conf/pig.properties
添加以下內容：
fs.default.name=hdfs://192.168.1.201:9000/ #指向HDFS服務器
mapred.job.tracker=192.168.1.201:9001 #指向MR job服務器地址
如果是第一次運行請在Hadoop的HDFS的服務器上創建root目錄，并且將etc目錄下的passwd文件放在HDFS的root目錄下，請執行以下兩條命令。
hadoop fs -mkdir /user/root
hadoop fs -put /etc/passwd /user/root/passwd
創建運行腳本，用vim命令在pig的服務器上創建javabloger_testscript.pig 文件，內容如下：
LoadFile = load 'passwd' using PigStorage(':');
Result = foreach LoadFile generate $0 as id;
dump Result;
運行pig腳本，例如:pig javabloger_testscript.pig，執行狀態如圖所示：
執行結果：
2.java 代碼 運行并且打印運行結果
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import org.apache.pig.PigServer;
import org.apache.pig.data.Tuple;
public class LocalPig {
public static void main(String[] args) {
try {
PigServer pigServer = new PigServer("local");
runIdQuery(pigServer, "passwd");
} catch (Exception e) {
}
}
public static void runIdQuery(PigServer pigServer, String inputFile) throws IOException {
pigServer.registerQuery("LoadFile = load '" + inputFile+ "' using PigStorage(':');");
pigServer.registerQuery("Result = foreach A generate $0 as id;");
Iterator<Tuple> result = pigServer.openIterator("Result ");
while (result.hasNext()) {
Tuple t = result.next();
System.out.println(t);
}
// pigServer.store("B", "output");
}
}
–end–
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