ApachePig是MapReduce的一个抽象。它是一个工具/平台，用于分析较大的数据集，并将它们表示为数据流。Pig通常与Hadoop一起使用；我们可以使用ApachePig在Hadoop中执行所有的数据处理操作。
要使用ApachePig分析数据，程序员需要使用PigLatin语言编写脚本。所有这些脚本都在内部转换为Map和Reduce任务。ApachePig有一个名为PigEngine的组件，它接受PigLatin脚本作为输入，并将这些脚本转换为MapReduce作业。
为什么要使用ApachePig
ApachePig具有以下特点:
下面列出的是ApachePig和MapReduce之间的主要区别。
它是一种高级语言。
下面列出了ApachePig和SQL之间的主要区别。
除了上面的区别，ApachePigLatin:
ApachePig和Hive都用于创建MapReduce作业。在某些情况下，Hive以与ApachePig类似的方式在HDFS上运行。在下表中，我们列出了几个重要的点区分ApachePig与Hive。
ApachePig通常被数据科学家用于执行涉及特定处理和快速原型设计的任务。使用ApachePig:
用于使用Pig分析Hadoop中的数据的语言称为PigLatin，是一种高级数据处理语言，它提供了一组丰富的数据类型和操作符来对数据执行各种操作。
要执行特定任务时，程序员使用Pig，需要用PigLatin语言编写Pig脚本，并使用任何执行机制（GruntShell，UDFs，Embedded）执行它们。执行后，这些脚本将通过应用Pig框架的一系列转换来生成所需的输出。
ApachePig的架构
如图所示，ApachePig框架中有各种组件。让我们来看看主要的组件。
最初，Pig脚本由解析器处理，它检查脚本的语法，类型检查和其他杂项检查。解析器的输出将是DAG（有向无环图），它表示PigLatin语句和逻辑运算符。在DAG中，脚本的逻辑运算符表示为节点，数据流表示为边。
逻辑计划（DAG）传递到逻辑优化器，逻辑优化器执行逻辑优化，例如投影和下推。
编译器将优化的逻辑计划编译为一系列MapReduce作业。
最后，MapReduce作业以排序顺序提交到Hadoop。这些MapReduce作业在Hadoop上执行，产生所需的结果。
PigLatin的数据模型是完全嵌套的，它允许复杂的非原子数据类型，例如map和tuple。
PigLatin中的任何单个值，无论其数据类型，都称为Atom。它存储为字符串，可以用作字符串和数字。int，long，float，double，chararray和bytearray是Pig的原子值。一条数据或一个简单的原子值被称为字段。例:“raja“或“30"
由有序字段集合形成的记录称为元组，字段可以是任何类型。元组与RDBMS表中的行类似。例:（Raja，30）
一个包是一组无序的元组。换句话说，元组（非唯一）的集合被称为包。每个元组可以有任意数量的字段（灵活模式）。包由“{}"表示。它类似于RDBMS中的表，但是与RDBMS中的表不同，不需要每个元组包含相同数量的字段，或者相同位置（列）中的字段具有相同类型。
例:{（Raja，30），（Mohammad，45）}
包可以是关系中的字段；在这种情况下，它被称为内包（innerbag）。
例:{Raja，30，{9848022338，raja@gmail.com，}}
映射（或数据映射）是一组key-value对。key需要是chararray类型，且应该是唯一的。value可以是任何类型，它由“[]"表示，
例:[name＃Raja，age＃30]
一个关系是一个元组的包。PigLatin中的关系是无序的（不能保证按任何特定顺序处理元组）。