Pig UDF 或 Pig Latin 还是两者兼而有之？

Question

在什么情况下应该使用 pig UDF，在什么情况下应该使用 Pig Latin

上下文： 我正在做一个重建 SQL“日志”数据库的项目，我必须设计新的 NoSQL 数据库。我正在学习 NoSQL，对 Hadoop/Cloudera 了解甚少。

1. 我想用 Pig 加载数据
2. 我没有使用 Cloudera，但可能会使用它

感谢您的回答。

Answer 1

如果您可以在 Pig（或 Hive）中执行，请在 Pig（或 Hive）中执行。

否则，在 Java MapReduce 中执行。

猪的好处：

像 CSV 这样的结构化数据真的很容易加载和使用 不比Java慢多少 不易出现 Java 级错误 更容易阅读和写作 无需编译：更易于维护，更易于部署 有一些事情您可能一开始认为您无法在 Pig 中完成并希望使用 Java 来完成，但是一旦您对它有所了解，您就可以在 Pig 中完成：

您可以用 Java 编写用户定义的加载器。无论如何，您都将编写一些 Java 来解析这种复杂的数据格式，那么为什么不在 Pig Loader 中进行呢？ 嵌套 map 和 bag 数据类型可以很好地模拟分层数据结构，但您可能必须编写大量 UDF。 您可以在 Pig 中使用 Java MapReduce。这使您可以在 Pig 中进行艰苦的操作，而在其他地方进行更简单的操作。 这里有一些，但你明白了。 Pig 是非常可定制的，一般情况下您最终会编写更少的 Java。

基本的东西很容易。我们可以做一些事情，比如分层数据结构和自定义加载。好的，那还剩下什么？

分区器的特殊用途来做 MapReduce 不适合做的事情。 非常讨厌的数据格式或完全非结构化的数据（视频、音频、原始人类可读文本） 在 DistributedCache 中进行复杂的操作（基本的事情可以通过 JOIN 和 USING 'replicated' 来完成） 希望其他人可以在 cmets 中添加他们在 Pig 中无法完成的事情。