Pig运行模式介绍

Pig是一种基于Hadoop的分布式数据分析工具，它采用一种高级语言Pig Latin，屏蔽了MapReduce的复杂性，可以让用户更加轻松地进行数据分析和处理。在Pig中，有三种运行模式：本地模式、MapReduce模式和Tez模式。

本地模式

本地模式是指Pig在本地机器上直接运行的模式，数据输入和输出都在本地文件系统上进行。在本地模式下进行的数据处理较为简单，适合用于初步的数据清洗、数据过滤和数据预处理等工作。

使用本地模式运行Pig，只需在终端输入如下命令即可：

$ pig -x local

使用示例：

A = load 'input.txt';
B = filter A by $0 > 10;
store B into 'output.txt';

MapReduce模式

MapReduce模式是Pig最常用的运行模式，它利用Hadoop集群进行数据处理和计算。Pig会将Pig Latin脚本转换为一系列的MapReduce作业，将数据分散到集群中的各个节点进行计算。MapReduce模式下的数据输入和输出都是在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上进行。

使用MapReduce模式运行Pig，只需在终端输入如下命令即可：

$ pig

使用示例：

A = load '/path/to/input';
B = filter A by $0 > 10;
store B into '/path/to/output';

Tez模式

Tez是Apache Hadoop的顶级子项目之一，它是一种通用的框架，用于在Hadoop集群上以高效、可扩展和可靠的方式执行批处理和交互式处理任务。Pig支持在Tez上运行，可以提高Pig作业的性能和吞吐率。

使用Tez模式运行Pig，只需在终端输入如下命令即可：

$ pig -x tez

使用示例：

A = load 'hdfs://localhost:9000/path/to/input';
B = filter A by $0 > 10;
store B into 'hdfs://localhost:9000/path/to/output';

总的来说，本地模式适合初步的数据处理和测试，MapReduce模式适合大规模数据处理，Tez模式适合需要高性能和吞吐量的数据处理。程序员可根据实际情况选择合适的模式。