Para que nos sirve apache pig? …y algunas características

¿Por qué necesitamos Apache Pig?

Los programadores que no son tan buenos en Java normalmente se les complica trabajar con Hadoop, especialmente en el desempeño de las tareas de MapReduce, Apache Pig es una gran ayuda para todos los programadores de este tipo.
 Con el uso de Pig latín , los programadores pueden realizar tareas de MapReduce fácilmente sin tener que escribir códigos complejos en Java.
 Apache Pig utiliza un enfoque multi-consulta, lo que reduce la longitud de los códigos. Por ejemplo, una operación que requiere que escriba 200 líneas de código en Java se puede hacer fácilmente escribiendo tan solo 10 Línea de Control en Apache Pig. En última instancia Apache Pig reduce el tiempo de desarrollo en casi 16 veces.
 Pig Latín es un lenguaje similar a SQL y es fácil de aprender Apache Pig cuando se está familiarizado con SQL.
 Apache Pig ofrece muchos operadores integrados para apoyar las operaciones de datos como las une, filtros, pedidos, etc. Además, también proporciona tipos de datos anidadas como tuplas, bolsas y mapas que faltan en MapReduce.

Características de Pig
Apache Pig viene con las siguientes características:
 Rico conjunto de operadores: Proporciona muchos operadores para llevar a cabo operaciones como se unen, más o menos, archivador, etc.
 Facilidad de programación: Pig Latín es similar a SQL y es fácil de escribir si usted es bueno en SQL.

1. Apache Pig - Información general
Apache Pig
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 oportunidades de optimización: Las tareas en Apache Pig pueden optimizar la ejecución de forma automática, por lo que los programadores deben centrarse únicamente en la semántica del lenguaje.

 Extensibilidad: Uso de los operadores existentes, los usuarios pueden desarrollar sus propias funciones para leer, procesar y escribir datos.

 de UDF: Pig ofrece la posibilidad de crear funciones definidas por el usuario en otros lenguajes de programación como Java e invocar o incrustarlos en Pig Scripts.

 Maneja todo tipo de datos: Apache Pig analiza todo tipo de datos, tanto estructurados como no estructurados. Almacena los resultados en HDFS.