大数据查询与处理Pig培训：大数据查询处理技术解析

文章来源：加米谷大数据
在大数据处理当中，对数据的查询处理是很重要的一环，因为大数据的数据规模庞大，且数据新增很快，面对这样的数据查询处理任务，也需要足够的专业技能的支持。今天我们就从大数据查询与处理Pig培训的角度，来分享一下大数据查询处理技术解析。

从目前主流的选择来说，大数据查询处理，主要有三种工具，Apache Pig、Apache Hive和SQL。基本上，在面对不同场景下的大数据查询处理任务，通过这三者都能基本满足需求，并且也都有各自的优势。

大数据查询与处理Pig培训

早年的时候，在大数据查询处理工具的选择上，也是存在着争议的。SQL久经考验，在很多场景下，都有用武之地，而Apache Pig和Hive，作为开源工具，也逐步获得更多的发展机会。

SQL在几十年的发展历程当中，几乎已经成为了提取数据的标准方法。但是基于不断变化的大数据，对SQL的功能和性能都提出了挑战，而后来者的Pig，一定程度上来说，弥补了SQl在数据查询处理上的不足。

大数据的出现改变了数据处理和可视化的方式，但SQL对于数据存储方式的严格要求和它声明式编程的特性使得我们的注意力不能集中在提取数据上面。尽管SQL有着广泛的应用，大数据的进步。

Pig避免SQL对数据存储的要求，能够轻松应对大型数据集。Apache Pig对Multi-query的支持减少了数据检索循环的次数。Pig支持map、tuple和bag这样的复合数据类型以及常见的数据操作如筛选、排序和联合查询。

总体来说，SQL所操作的关系型数据库速度上较Pig通过Pig Latin操作的MapReduce快一些，然而关系型数据库的数据加载很有挑战性所以设置比较困难。Pig Latin在声明式执行计划、ETL流程和管道的修改上则有着优势。

关于大数据查询与处理Pig培训，大数据查询处理技术，以上给大家做了一个简单的分析。在大数据查询处理当中，Pig有着不错的优势，SQL也有自身的优势，更多适合需要大家根据实际状况来选择。