1.什么是Pig
Pig是一个用来处理大规模数据集的平台，最早是Yahoo!公司的项目，后来共享给了Apache公司。Pig可以看做是Hadoop的客户端，可以连接到Hadoop集群进行数据分析工作，使用Pig可以简化MapReduce任务的开发过程。
Pig使用PigLatin语言进行数据处理，PigLatin是一种类似于SQL的面向数据流的语言，使用起来非常方便，对于不熟悉Java的用户简直是一种福音。使用PigLatin语言可以对数据进行排序、过滤、求和、分组、关联等常用操作，也可以自定义函数，除此之外PigLatin还是一种轻量级的脚步语言。
Pig可以看做是PigLatin语言到MapReduce任务的映射器。Pig可以自动对集群资源进行分配和回收，并且自动对MapReduce任务进行优化。
2.Pig和Hive的对比
（1）相同点
- Pig 和 Hive 都是Hadoop生态下的数据分析引擎
- Pig 和 Hive 都是只有计算、没有存储，计算使用MapReduce，存储使用HDFS
- Pig 和 Hive 都是将类SQL语言编写的程序转换成复杂的MapReduce任务来执行
（2）不同点
- Pig使用PigLatin语言，Hive使用Hive SQL（简称HQL）语言
- Pig侧重业务逻辑的实现，Hive侧重编程效率的提高：例如实现一个业务逻辑，使用Pig需要一步一步来操作，使用Hive一条HQL语句就搞定
- Pig可以用来在短时间内获取一个复杂的业务逻辑处理结果，Hive可以用来执行定时任务
3.Pig和MapReduce的对比
pig针对一些基本的处理逻辑已经做好了封装，直接使用对应的命令即可，但是使用mapreduce 代码的话就需要自己实现，并且使用pig还不需要考虑代码的优化。使用mapreduce的话会出现数据倾斜的问题，但是使用pig可以避免这个问题。
4.Pig的应用场景
最主要的就是数据清洗。
5.Pig的使用方式
（1）Grunt Shell
在Pig Grunt Shell下执行Pig命令。
（2）Bash Shell
在外部Bash Shell中执行Pig命令，如：
bin/pig -e "A = load 'a.txt' as (id:int,name:chararray);dump A;"
（3）Pig脚本
使用脚本来执行Pig程序，如：
vim my.pig
-- 单行注释
/*
多行注释
*/
A = load 'a.txt' as (id:int,name:chararray);
dump A;
执行命令
bin/pig my.pig
6.Pig的体系结构
Pig的体系结构如下图所示：
Pig的位置介于SQL和MapReduce之间，相当于为用户提供了三个层面操作数据的工具：SQL、Pig、MapReduce，其中SQL最简单。用户可以根据需要选择任何一种方式操作数据。如果用户直接使用SQL来处理数据，那么可以通过Pig自动将SQL转换为MapReduce任务并作出优化，最后提交给集群执行。
7.Pig里面的数据类型
（1）基本数据类型
- int：整型
- long：长整型
- float：单精度浮点型
- double：双精度浮点型
- chararray：字符串类型
- bytearray：字节数组类型
- boolean：布尔类型
- datetime：日期时间类型
- biginteger：大整数类型
- bigdecimal：大浮点数类型
（2）复合数据类型
- tuple：元组，如：(1,2,3)
- bag：包，如：{(1,2),(3,5),(4,7,9)}
- map：映射，如：[key#value]
