Pig: Apache Hadoop İçin Üst Düzey Bir Platform

Pig, Apache Hadoop üzerinde çalışan programlar oluşturmak için üst düzey bir platformdur. "Domuz" terimi, bir derleyici ve yürütme ortamının yanı sıra bir dizi üst düzey operatörden oluşan platformun altyapı katmanını ifade eder. Pig'in altyapı katmanı, geliştiricilerin Pig programlarını oluşturmaları, sürdürmeleri ve yürütmeleri için bir dizi araç sağlar. Pig, Apache Hadoop ekosisteminin bir parçası olan açık kaynaklı bir projedir. Pig'in programlama modeli, büyük miktarda veriyi işleyen programların yazılmasını kolaylaştıran veri akışına dayalıdır. Domuz programları, yönlendirilmiş döngüsel olmayan bir grafikte yürütülen bir dizi işleçten oluşur. Ölçeklenebilir, verimli ve kullanımı kolay olduğu için domuz büyük miktarda veriyi işlemek için mükemmel bir seçimdir.

Bir NoSQL çözümü olarak, verileri analiz etmek ve verilere erişmek için belirli, önceden tanımlanmış yöntemlere ihtiyacınız vardır. SQL (UNION, INTERSECT vb.), büyük veri dünyasında çok sık kullanılmayan yaygın bir sorgu ifadesidir. Hive toplu iş ve büyük veri işleme için optimize edildiğinden, her satıra dokunmak en iyisidir. Hive, operasyonlara ölçek avantajına sahip olan Hadoop'tan çok daha az zaman ve para harcıyor. Geliştirme sistemlerindeki küçük sorgular bile, RDBMS'deki benzer sorgulardan SİPARİŞLERCE daha yavaş olabilir. Hive, sorgu sonuçlarını önbelleğe almaz. Tekrar sorgusu göndermek, MapReduce'ta yaygın bir uygulamadır.

İki tür Hive vardır: 1) Hive bir veritabanı değildir; daha ziyade, sorgu verilerine özgü SQL parçalarını destekleyen bir sorgu motorudur b) Hive, SQL desteğine sahip bir veritabanıdır c) Hive, SQL'e özgü bir veritabanıdır. Hive, diğer şeylerin yanı sıra Pig ve Python'u içeren, Hadoop için SQL tabanlı bir veri ambarı sistemidir; Hive, Hadoop verilerini depolamak için kullanılır.

Domuz Sql mi?

Kişisel görüşe bağlı olduğu için bu sorunun doğru ya da yanlış cevabı yoktur. Bazı insanlar pig'in bir sql olduğuna inanırken bazıları inanmayabilir. Nihayetinde, pig'in sql olup olmadığına karar vermek kişiye kalmıştır.

Bugün, Apache Hive ve Pig, hızla büyük veri ile eşanlamlı hale gelen iki terimdir. Bu araçlarla, veri geliştiricileri ve analistler, yüksek düzeyde veri bütünlüğünü korurken, MapReduce'un karmaşıklığını azaltmak için bunları kullanabilirler. Hive, ETL (çıkarma, yükleme ve dönüştürme) aracı olarak da bilinen bir veri ambarı altyapısıdır. Apache Hive, Pig ve SQL, veri analizi ve yönetimi için üç popüler araçtır. İhtiyaçlarınız için hangi platformun en iyi olacağının ve onu ne sıklıkta kullanmanız gerektiğinin farkında olmalısınız. Hive, Pig ve SQL'i bu üç teknoloji bağlamında kullanmanın üç farklı yoluna bakalım. Apache Hive ve Apache Pig'in hakimiyetine rağmen, SQL hala büyük veri yönetimi ve analizinde tüneklerin kralıdır. Her biri belirli bir işlevi yerine getirdiğinden, gereksinimleri işletmeye göre uyarlanır. Apache Pig, betiklere dayalıdır ve özel bilgi gerektirir, oysa Apache Hive, geliştiriciye özgü tek veritabanı çözümüdür.

Domuz, büyük ölçüde esnekliğe sahip çok yönlü bir hayvandır. Örneğin Pig, JSON veya XML verilerini içeren günlük dosyalarını işleyerek verileri okumanıza olanak tanır. Pig'de web servislerinden veri depolamak da mümkündür.
Harita veri türleri, demetler ve çanta veri türleri birbirinin yerine kullanılabilir. Herhangi bir kaynaktan veri işleme yeteneğine sahiptirler.

Pig Bir Etl Aracı mı?

Bir ETL aracını nasıl tanımladığınıza bağlı olduğundan, bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Genel olarak, bir ETL aracı, bir veya daha fazla kaynaktan veri almanıza, onu hedef sisteminizle uyumlu bir biçime dönüştürmenize ve bu sisteme yüklemenize yardımcı olan bir yazılım uygulamasıdır. Bazı insanlar, tüm bu işlevleri yerine getirebildiği için pig'in bir ETL aracı olduğunu söyleyebilir. Diğerleri, veri dönüşümü için özel olarak tasarlanmadığı için pig'in bir ETL aracı olmadığını iddia edebilir. Sonuç olarak, bu sorunun cevabı sizin bir ETL aracı tanımınıza bağlıdır.

Etl İşleme İçin Pig'i Nasıl Kullanabilirsiniz?

Bir Pig uygulaması , bir işlemin bir nesneden verileri nasıl çıkardığını ve bir kural kümesine dayalı olarak bir veri deposuna nasıl dönüştürdüğünü açıklayan bir ETL işlem modeli olarak tanımlanabilir. Kullanıcılar, dosyalardan, akışlardan ve diğer kaynaklardan veri almak için Domuzun Kullanıcı Tanımlı İşlevlerini (UDF) tanımlar.

Domuz Aracı Nedir?

Pig olarak bilinen bir platform veya araç, büyük veri kümelerini işler. Bu kitaplık, MapReduce işleminde verileri işlemek için yüksek düzeyde soyutlama içerir. Pig Latin, veri analizi kodlarını geliştirmek için kodlama sürecinde kullanılan üst düzey bir betik dilidir.

Domuz ve Sql Arasındaki Fark Nedir?

SQL Pig Latin ve Apache Pig prosedürel dillerdir. SQL, doğası gereği bildirimsel olan bir betik dilidir. Şemanın kullanılıp kullanılmaması tamamen Apache Pig'e bağlıdır. Veriler bir şemaya ihtiyaç duymadan saklanabilir (değer türleri $, $ vb.

Domuz, Hadoop'un Bir Parçası mı?

Bir Pig Hadoop uygulaması, büyük veri kümelerini analiz etmek için kullanılabilen üst düzey bir programlama dilidir. Yahoo!'nun Pig Hadoop projesi , ilk Hadoop projelerinden biriydi. Genel olarak, Hadoop'u çalıştırırken önemli miktarda veri yönetimi işi gerçekleştirir.

Büyük veri analizi alanında Pig Hadoop, üst düzey bir programlama dilidir. Apache Pig kullanarak verileri analiz etmek için öncelikle Pig Latin kullanarak komut dosyaları yazmalıyız. MapReduce görevlerine dönüştürülecek betikler. Bu, bir Apache Pig uzantısı olan Pig Engine kullanılarak elde edilir. Aşağıdaki adımları takip ederek Apache Pig'i Linux/CentOS/Windows (VM veya Cloudera üzerinden) üzerine kurabilirsiniz. İlk adım, Apache Pig'i indirmek ve kurmaktır. İkinci adım, bashrc dosyasını kullanarak Apache Pig ortam değişkenlerini değiştirmektir.

3. adımda Domuz sürümünü belirleyin. Bu dosya taşındıktan sonra başka bir dizine kaydedilebilir. Beşinci adım, Pig komutunu tıklatarak Grunt Shell'i (Pig Latin'i çalıştırmak için kullanılan komut dosyası) başlatmaktır.

Neden Pig Latin, Veri Analizi İçin En İyi Üst Düzey Komut Dosyası Dilidir?

Pig Latin veri analiz kodu, üst düzey bir betik dilinde yazılmıştır. Veri akışlarını paralel olarak işlemeyi amaçlayan SQL benzeri bir dildir.

Apache Domuzu Örneği

Pig, Apache Hadoop üzerinde çalışan programlar oluşturmak için üst düzey bir platformdur. Bu platformun dili Pig Latin olarak adlandırılır. Pig, Hadoop işlerini MapReduce, Tez veya Spark'ta yürütebilir. Pig Latin, programlamayı Java MapReduce deyiminden, MapReduce programlamayı kolaylaştıran bir notasyona soyutlar. Örneğin, aşağıdaki Pig Latin deyimi, yukarıdaki Java MapReduce koduna eşdeğerdir: A = LOAD 'mydata' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, age:int, gpa:float); DÖKÜM A;