Apache Pig 架构
用于使用Pig分析Hadoop中的数据的语言称为 Pig Latin ，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Pig Latin语言编写Pig脚本，并使用任何执行机制（Grunt Shell，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。
在内部，Apache Pig将这些脚本转换为一系列MapReduce作业，因此，它使程序员的工作变得容易。Apache Pig的架构如下所示。
Apache Pig组件
如图所示，Apache Pig框架中有各种组件。让我们来看看主要的组件。
Parser（解析器）
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Pig Latin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。
Optimizer（优化器）
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。
Compiler（编译器）
编译器将优化的逻辑计划编译为一系列MapReduce作业。
Execution engine（执行引擎）
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。
Pig Latin数据模型
Pig Latin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 。下面给出了Pig Latin数据模型的图形表示。
Atom（原子）
Pig Latin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"
Tuple（元组）
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）
Bag（包）
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（inner bag）。
例:{Raja，30， {9848022338，raja@gmail.com，} }
Map（映射）
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]
Relation（关系）
一个关系是一个元组的包。Pig Latin中的关系是无序的（不能保证按任何特定顺序处理元组）。
