Apache Pig-体系结构

Apache Pig是一个开源的数据流处理平台，它基于Hadoop平台，提供了一个高级数据处理语言Pig Latin，以及一套运行环境和执行框架。本文将从Pig Latin语言、Pig的体系结构以及执行过程三个方面对Apache Pig进行介绍。

Pig Latin语言

Pig Latin是Pig提供的高级数据处理语言，其语法类似SQL语言。下面是一个Pig Latin脚本示例：

-- 创建一个关系表
A = LOAD 'data.txt' AS (name:chararray, age:int, gender:chararray);

-- 过滤表中的数据
B = FILTER A BY age > 18 AND gender == 'female';

-- 分组并统计
C = GROUP B BY gender;
D = FOREACH C GENERATE group, COUNT(B);

-- 输出结果
STORE D INTO 'result.txt';

上面的脚本依次进行了三个数据处理操作，即加载数据、过滤数据以及统计数据。其中，LOAD关键字用于加载数据，FILTER用于过滤数据，GROUP用于分组，FOREACH用于迭代每个组并操作其中的数据，最后STORE用于输出结果。

Pig的体系结构

Pig的体系结构分为逻辑层(Logical Layer)、物理层(Physical Layer)和执行层(Execution Layer)三个层次。

逻辑层：Pig Latin脚本在逻辑层执行，此时脚本中的语句还没有被转换成物理计划。逻辑层主要由Pig编译器组成，用于将Pig Latin代码转换为物理计划。

物理层：物理计划表示用于执行Pig Latin脚本，其由标准的MapReduce作业构成，Pig会将脚本中的处理逻辑转换为多个MapReduce任务，完成对数据的处理。

执行层：执行层负责运行物理计划，并将其转换为一系列的MapReduce操作。执行层由Job Tracker、Task Tracker、MapReduce作业组成。

Pig的执行过程

Pig的执行过程可以概括为以下五个主要步骤：

1.实现Pig Latin代码

在实现Pig Latin代码时，需要对数据进行加载、清洗、转换和存储等处理。

2.将Pig Latin代码转换为物理计划

在这个步骤中，编译器会将Pig Latin代码转换为一个物理计划，该计划由Map和Reduce任务组成。

3.将物理计划转换为MapReduce任务

此步骤负责将物理计划转换为一组MapReduce任务，这些任务按照物理计划的拓扑结构组织起来。

4.配置执行环境

在Hadoop平台上配置执行环境，例如配置HDFS存储路径、创建Job Tracker和Task Tracker等。

5.执行MapReduce任务

在执行MapReduce任务时，Pig会将数据发送到Hadoop中间文件系统，在Map和Reduce任务之间传递中间数据，最终输出计算结果。

综上所述，Apache Pig提供了一套高级数据处理语言Pig Latin和一套执行框架，用于向开发人员提供简单、可扩展和快速的数据流处理平台。