1，Pig 简介
每一个技术的产生都是对实现问题的一种反馈，Pig的出现也不例外。
人与人的互联，物与物的互通，人与物的交互~言行动作都产生了很多数据，这些数据对于企业却是弥足珍贵的，在物质充裕的时代，数据信息才是石油。
于是Hadoop大数据生态出现了，基于MapReduce的核心思想构建集群来处理大数据。
Pig作为生态的一部分出现在我们的眼前：它在MapReduce的基础上创建了更简单的过程语言抽象，为Hadoop应用程序提供了一种更加接近SQL的接口。
Pig的本地模式能方便的让我们处理本地的大文本文件，比如上百万行的数据Excel有心无力，Pig可以；复杂的多值嵌套的数据Excel很费劲，Pig很轻松。不需要去用Java去写复杂的Map Reduce代码，Pig轻松的语义化处理过程。
Pig:经典思路是一大拆多小，一层变多层，让文本数据模式化，处理起来更高效，几行程序可以出上TB的数据。
2，Pig在MAC上的安装
Pig包含两部分：
1，用于描述数据流的语言，称为Pig Latin；
2，用于Pig Latin程序执行的环境。（单JVM的本地环境和Hadoop集群上的分布式环境）。
Pig内部的一系列操作与变换都被转换成一系列的Map Reduce，是探索大规模数据集的脚本语言，五六行代码就可以处理TB级的数据
安装如下：
代码语言：javascript复制/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"如果报错，可以先下载：文件 brew_install.rb，然后控制台运行ruby brew_install.rb；修改镜像为国内，可以提升下载速度。
代码语言：javascript复制brew install pig
安装完成后：
#进入本地模式，开启处理大文件之旅
pig -x local3，Pig基础运用
3.1 模拟一个文本数据-student.txt
文件中包含：科目，学生姓名，成绩；我们从处理这个文件中来一起学习pig的入门操作。
2，基本操作
load 数据文件的载入，并用PigStorage来指定列的分隔符，用as 进行模式声明：字段名/类型。
s
代码语言：javascript复制tudent = load '/Users/my_pig/student.txt' using PigStorage(',')
as (subject:chararray, name:chararray, score:int);
# 来查看数据模式
describe student
上面模式输出，我们可以看出类似数据表的结构，student是一个表名，有三字段：subject，name，score；每一个字段都有指定好的类型。方便我们后续的加工处理分析。
简单的操作：过滤，分组，取最大最小值，大家可以不断扩张自己的操作能力。
代码语言：javascript复制filter_subject = FILTER student by subject=='语文';#查看结果集dump filter_subject;
#分组：通过科目
group_subject = group filter_subject by subject;
#查看结果集-将多行数据-分组后变成一行
dump group_subject;
基于group_subject分组后的数据，我们才可以最聚合计算操作，也就是说数据的模式中需要包含group信息。
代码语言：javascript复制max_min_score = foreach group_subject generate group, MAX(filter_subject.score), MIN(filter_subject.score);
#查看结果集
dump max_min_score
#保存结果成为一个文件
store max_min_score into 'yuwen_score' using PigStorage(',');
3，高级链接操作
典型的内连接（inner join）操作
代码语言：javascript复制inner_student = join student by $0, max_min_score by $0;
#查看结果集
dump inner_student;
--
(语文,小7白,122,语文,122,120)
(语文,小6白,120,语文,122,120)
(语文,小4白,120,语文,122,120)
(语文,小3白,120,语文,122,120)
(语文,小白,120,语文,122,120)
(语文,小一白,120,语文,122,120)
(语文,小2白,120,语文,122,120)
外连接（outer join）的操作,可以指定 LEFT OUTER或者 OUTER
代码语言：javascript复制outer_student = join student by $0 LEFT OUTER, max_min_score by $0;
#查看结果集
dump outer_student;
还有Cross操作，形成两个数据集的“交叉相乘”，形成数据的笛卡尔积。
代码语言：javascript复制cross_student = CROSS student, max_min_score还有cogroup, flatten，union，排序等操作。
4，QA与总结
Pig看上去和SQL很相似，但有几点不同：
Pig是一种数据流编程语言，一步一步的操作，上一步的输出可以做为下一步的输入，将问题分成连贯的小步，不断逼近我们想要的数据结果，符合我们人类的工作习惯。而SQL是一种声明式的编程语言，是完整的约束集合，是一起提交运行的。
关系数据库对数据存储有严格的模式定义，比如整型的数据列不能存字符。而Pig对它处理的数据模式要求比较宽松。
Pig 对复杂，多值嵌套的数据结构的支持也不同于只能处理平面数据类型的SQL。但是SQL是支持在线低延迟的查询，Pig主要集中在离线的批数据处理。
结合不同场景，选择二者，我们的工作才能事半功倍。
