大数据Hadoop生态圈：Pig和Hive

前言

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

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？

1）吸收和分析用户的行为日志数据（点击流分析、搜索内容分析等），改进匹配和排名算法，以提高检索和广告业务的质量。 
2）构建和更新search index。对于web-crawler抓取了的内容是一个流数据的形式，这包括去冗余、链接分析、内容分类、基于点击次数的受欢迎程度计算(PageRank)、最后建立倒排表。 
3）处理半结构化数据订阅（data seeds）服务。包括：deduplcaitin（去冗余），geographic location resolution，以及 named entity recognition.

1-3 优势与不足

MapReducer能够让我们自己定义 连续执行的map和reduce函数 ，但是数据处理往往需要很多的MapReducer过程才能实现，所以将数据处理要求改写成MapReducer模式是很 复杂的 。和MapReducer相比，Pig提供了更加 丰富的数据结构 ，一般都是 多值 和 嵌套 的数据结构。Pig还提供了一套更强大的 数据交换操作 ，包括了MapReducer中被忽视的" join "操作

使用Pig来操作hadoop处理海量数据，是非常简单的，如果没有Pig，我们就得手写MapReduce代码，这可是一件非常繁琐的事，因为MapReduce的任务职责非常明确，清洗数据得一个job，处理得一个job，过滤得一个job，统计得一个job，排序得一个job，每次只要改动很小的一个地方，就得重新编译整个job，然后打成jar提交到Hadoop集群上运行，是非常繁琐的，调试还很困难。

但是，Pig并不适合处理所有的“数据处理”任务。和MapReducer一样，它是为数据 批处理 而设计的，如果想执行的查询只涉及一个大型数据集的一小部分数据，Pig的实现不是很好， 因为它要扫描整个数据集或其中的很大一部分。

二、Pig与Hive 谁才是未来？

2-1 背景

SQL

结构化查询语言(SQL)是程序员的最佳伴侣，主要用于处理和提取数据。大数据改变了数据处理和可视化的方式。但是SQL严格的关系数据库模式和声明特性依然是数据分析的标杆。尽管SQL市场广阔，但是大数据也对SQL的功能和性能提出了挑战。

Pig

Apache Pig适合有SQL背景的程序员学习，其有以下两个特点：

　　1.放宽了对数据存储的要求

　　2.可以操作大型数据集

除了上述特点，它还有很好的可扩展性和性能优化。 Apache Pig允许开发人员跟踪多个查询方法，从而降低了数据的重复检索。它支持复合数据类型(Map、Tuple、Bag)，支持常见的数据操作，例如筛选、排序和Join。Apache Pig的这些特性得到了世界各地用户的认可。

Hive

尽管Apache Pig性能优异，但是它要求程序员要掌握SQL之外的知识。Hive和SQL非常相似，虽然Hive查询语言(HQL)有一定的局限性，但它仍然是非常好用的。Hive为MapReduce提供了很好的开源实现。它在分布式处理数据方面表现很好，不像SQL需要严格遵守模式。

数据的提取、处理和分析没有一个万全之策，需要综合多种因素来选择，例如数据存储方法，编程语言结构以及预期的结果。下面我们就来对比一下Pig、Hive和SQL，看看它们各自都适合什么样的场景。

2-2 Pig工作原理

Apache PIG提供一套高级语言平台，用于对结构化与非结构化数据集进行操作与分析。这种语言被称为Pig Latin，其属于一种脚本形式，可直接立足于PIG shell执行或者通过Pig Server进行触发。用户所创建的脚本会在初始阶段由Pig Latin处理引擎进行语义有效性解析，而后被转换为包含整体执行初始逻辑的定向非循环图(简称DAG)。

另外，这套处理引擎亦可接受DAG并在内部执行计划优化——具体优化方式包括PIG程序方法以及惰性计算。

为了理解这一优化机制的原理，我们假定用户编写了一套脚本，该脚本对两套数据集进行一项连接操作，而后是一条过滤标准。PIG优化器能够验证过滤操作是否能够在连接之前进行，从而保证连接负载最小化。如果可以，则其将据此进行逻辑规划设计。如此一来，用户即可专注于最终结果，而非将精力分散在性能保障身上。

只有在经过完全优化的逻辑规划准备就绪之后，编译才会生效。其负责生成物理规划，即为最终驻留于HDFS中的数据分配与之交互的执行引擎。

2-3 Hive工作原理

Apache Hive在本质上属于一套数据仓储平台，用于同存储在HDFS或者HBase内的大规模结构化数据集进行交互。Hive查询语言在这一点上类似于SQL，二者都能够与Hadoop实现良好集成。而Pig则不同，其执行流程为纯声明性，因此适合供数据科学家用于实现数据呈现与分析。

在与Hive进行交互时，用户可以直接通过Hive命令行界面直接接入，或者与Hiveserver交互。任何提交查询都会首先由该驱动程序占用，而后由编译器进行语法及语义验证。另外，Hive metastore负责保存全部与Hive相关数据的模式/映射关系，其在验证查询中信息语义方面扮演着重要角色。

该驱动立足于语义之上执行优化，同时负责准备执行规划并将其提交至HQL查询引擎。这套引擎依赖于实际执行引擎(例如MapReduce与Spark等)。任何对模式的成功修改都会通过HQL处理引擎被更新至metastore当中。

2-4 总结

Hive更适合于数据仓库的任务，Hive主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hive与SQL相似促使 其成为Hadoop与其他BI工具结合的理想交集。而且很多企业都需要对历史数据进行分析，Hive就是一款分析历史数据的利器。但是Hive只有在结构化数据的情况下才能大显神威。Hive的软肋是实时分析，如果想要进行实时分析，可以采用HBase。

Pig赋予开发人员在大数据集领域更多的灵活性，并允许开发简洁的脚本用于转换数据流以便嵌入到较大的 应用程序。并且Apache Pig适用于非结构化的数据集，可以充分利用SQL。Pig无需构建MapReduce任务，如果你有SQL学习的背景，那么入门会非常快。

Pig相比Hive相对轻量，它主要的优势是相比于直接使用Hadoop Java APIs可大幅削减代码量。正因为如此，Pig仍然是吸引大量的软件开发人员。

所以二者皆提供出色的灵活性以及可扩展性，用于实现各类定制化功能。另外，二者也拥有自己的明确角色定位，因此其具体优劣完全取决于您在项目当中的实际要求。