Apache Pig, présentation du langage d'Hadoop

Qu'est-ce que le langage de programmation Pig Hadoop ?

Apache Pig est un langage de programmation créé en 2006 par des chercheurs de Yahoo Research. Ces derniers recherchaient un outil capable de créer et d'analyser des jobs MapReduce sur n'importe quel dataset. Le nom « Pig », qui signifie cochon en anglais, a été choisi en référence à la polyvalence de l'outil. En effet, au même titre qu'un cochon qui mange tout et n'importe quoi, Apache Pig peut fonctionner sur n'importe quel type de données.

Ce logiciel open source est d'une grande utilité pour les Data Scientists et les Data Analysts. En effet, par le passé, les développeurs qui ne maîtrisaient pas Java avaient des difficultés pour utiliser le framework Hadoop. Réaliser des tâches MapReduce leur était donc très pénible.

Aujourd'hui, Apache Pig résout définitivement ce problème. Cette abstraction pour MapReduce permet de passer moins de temps sur l'écriture des programmes. Il transforme de grands volumes de datasets en flux de données et simplifie ainsi la façon de les analyser. Concrètement, Apache Pig est utilisé pour accomplir des tâches qui impliquent le traitement Hadoop et le prototypage rapide. Plus précisément, on s'en sert pour traiter de volumineuses sources de données telles que les logs web.

Le traitement des données pour les plateformes de recherche est également l'un des cas d'usage d'Apache Pig. C'est par ailleurs l'un des meilleurs outils pour explorer (Data mining), analyser et traiter rapidement les charges de données sensibles au temps.

Qu'est-ce que le Pig Latin ?

Le langage Pig Latin est l'un des deux principaux éléments qui composent l'architecture d'Apache Pig. Il aide les Data Scientists à écrire facilement des programmes d'analyse de données. Le Pig Latin délivre de nombreux opérateurs offrant la possibilité d'entreprendre une variété d'opérations de données. Cela permet aux utilisateurs de créer leurs propres fonctions pour réaliser diverses actions sur des données structurées ou non. Il peut s'agir par exemple de lire, traiter ou écrire des programmes.

Un programme Pig Latin comporte une série de transformations que l'on applique aux données. Ces transformations décrivent un flux de données qui se traduit par une représentation exécutable par l'environnement du framework Hadoop Pig.

En réalité, le langage Pig Latin revêt une grande utilité. En effet, les programmeurs qui souhaitent traiter des données avec Apache Pig doivent nécessairement écrire des scripts en se servant du langage Pig Latin. L'outil Pig Engine favorise ensuite la conversion des scripts en jobs MapReduce.

Des facilités d'apprentissage si l'on connaît déjà le langage SQL ?

L'une des caractéristiques du langage Pig Latin est que ses fonctionnalités sont assez proches du langage SQL. De ce fait, une personne habituée à utiliser SQL sera plus enclin à vite maîtriser Apache Pig. Même si Apache Pig et SQL présentent de nombreux points communs, ces deux langages possèdent néanmoins certains points de divergence.

Par exemple, Pig Latin est un langage procédural tandis que SQL est plutôt un langage déclaratif. De plus, SQL impose un schéma obligatoire à ses utilisateurs alors que Pig laisse leur laisse libre choix. Concrètement, le stockage de données est possible sur Apache Pig sans avoir besoin de concevoir un schéma au préalable.

Quoi qu'il en soit, malgré ces quelques différences, il n'en demeure pas moins que la maîtrise de SQL représente un réel avantage. En effet, les Data Scientists qui possèdent des notions dans ce langage pourront maîtriser plus rapidement le langage Apache Pig.

Explication de l'approche « multi-requête » d'Apache Pig

Le langage de programmation Apache Pig est basé sur un concept « multi-requête » qui aide à raccourcir la longueur des codes. De manière concrète, une opération qui requiert 200 lignes de code en langage Java peut être réduite à seulement 10 lignes avec cet outil. L'approche « multi-requête » d'Apache divise en moyenne le temps de développement des programmes par 16.

Quels sont les deux modes d'exécution pour Pig ?

Apache Pig comprend deux différents modes d'exécution. Le Data Scientist choisit son mode d'exécution en fonction de la taille des données à traiter ou à analyser.

Le mode local

Ce mode s'exécute sur un Java Virtual Machine (JVM) unique. Il exploite le système de fichier local et est approprié pour l'analyse de petits ensembles de données.

Le mode MapReduce

Dans ce mode, les codes écrits en Pig Latin sont traduits en jobs MapReduce. Ces requêtes sont ensuite exécutées sur un cluster Hadoop. Ce dernier peut être distribué de manière partielle ou intégrale. Pour exécuter Apache Pig sur de vastes volumes de données, il est nécessaire d'associer le mode MapReduce avec un cluster intégralement distribué.

Les métiers accessibles

La maîtrise du langage Apache Pig offre plusieurs débouchés sur le plan professionnel. Les personnes qui savent utiliser cet outil peuvent travailler en tant que Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer. Ces professionnels sont notamment chargés de réaliser des analyses pertinentes sur une multitude de données structurées ou non. Ils peuvent travailler pour le compte d'une entreprise ou se mettre à leur propre compte pour gérer des projets d'envergures différentes.

Quelle formation choisir ?

Actuellement, la majorité des entreprises utilisent la Big Data pour améliorer leur productivité ou développer des projets importants. La maîtrise des langages de programmation comme Apache Pig est ainsi une compétence très prisée sur le marché de l'emploi. Les personnes qui détiennent cette aptitude peuvent analyser et traiter facilement de gros volumes de données sur Hadoop.

Pour apprendre à utiliser cet outil, il est recommandé d'opter pour nos formations en Data Lead. Nous formons à l'utilisation du framework Apache Pig et d'autres langages comme Hive, Spark et Hbase.

À la fin de l'apprentissage, chaque participant sera en mesure de travailler comme ingénieur de données et se servir de Pig pour analyser des ensembles de données. Ce programme d'enseignement donne la possibilité de gérer des volumes impressionnants de données issues de sources variées : réseaux sociaux, internet, CRM, logiciels d'analyse… N'hésitez pas à contacter l'équipe de Jedha pour d'amples informations sur nos modules de formation en Data Scientist.

Toutes les formations de Jedha sont très pratiques. Elles sont construites et enseignées par d'éminents professionnels de la Data. En fonction de la disponibilité de l'apprenant, ce dernier peut suivre sa formation à temps plein ou à temps partiel. De même, il est libre de choisir entre un programme en présentiel ou à distance.

En définitive, Apache Pig est un langage de programmation très utilisé par les ingénieurs de données ou les programmeurs. Pour maîtriser cet outil, suivre une formation en Data est indispensable. La formation en Data Analyst ou Data Engineer proposée par Jedha permet d'acquérir toutes les compétences nécessaires pour pouvoir utiliser facilement Apache Pig.