前边，讲述了Hadoop的两大支柱HDFS和MapReduce，我们通过将大数据的数据文件放在HDFS上，利用Java编写Map-Reduce,来实现数据的各种分析，并预测一些东西，实现大数据的商业价值，从而也体现了Hadoop价值所在。
但是反观传统系统中，我们都是通过数据库进行数据分析的，例如关系型数据库：Oracle,SQL Server,mysql等，更进一步的通过NO SQL数据库：mongoDB等。对于Hadoop大数据分析，我们如何能够快速而平滑的过度过来呢，以至于不会Java的也能够进行利用hadoop进行数据分析呢。好，Hadoop的子项目为我们解决了这个难题：Pig、Hive。好，这篇博客来看看Pig是如何操作Hadoop的。
一，Pig是什么：
Pig是Yahoo捐献给Apache的一个项目。相当于Hadoop的一种客户端，属于Hadoop的上层衍生架构，将Map-Reduce进行封装。通过Pig客户端用户可以使用Pig latin 一种类似于SQL的面向数据流的语言对HDFS下的数据进行处理。说简单一点Pig就是pig latin数据流语言和Map-Reduce之间的翻译，类似于不同语言直接的接口。所以有人说，Pig包括Pig Interface和Pig latin两部分。好看下边这个图：
二，Pig两种运行模式：
1，本地模式：所有文件和执行过程都在本地执行，一般用于测试程序。开启本地模式：pig -x local
2，MapReduce模式：实际工作模式，Pig将查询翻译为MapReduce作业，然后在Hadoop集群上执行。
三，安装Pig:
1,下载解压：到Apache官网下载Pig，我下载的是：pig-0.15.0.tar.gz ，放到了Hadoop的同路径下（自己定）；解压：tar-xvf pig-0.15.0.tar.gz
2，设置环境变量：vi/etc/profile 设定pig的bin路径和Jdk的路径即可。重启即可完成本地模式安装.
Export PATH=$PATH:/home/ljh/pig-0.15.0/bin
Export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_51
3，MapReduce模式配置,设置hadoop的相关环境变量，重启，直接使用pig进行MapReduce模式运行。
ExportPATH=$PATH:/home/ljh/pig-0.15.0/bin：/home/ljh/hadoop-1.2.1/bin
ExportJAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_51
ExportPIG_CLASSPATH=/home/ljh/hadoop-1.2.1/conf/
四，grund shell命令：
进入grunt，可以使用类似linux命令进行各种操作，和linux很像的，大家实验一下即可：
例如：ls,cd cat和linux完全一样，只不过是在hadoop的环境下；
copyToLocal将文件复制到本地，copyFromLocal从本地复制文件到hadoop环境；
sh,用来执行操作系统的命令，例如：sh /usr/jdk/bin/jps。好看下边一个图，不懂的可以查下。
五，pig的数据模型，和传统数据的模型简单对比：
Pig
数据库
Bag
表
Tuple
行
Field
属性
注意：pig同一个bag里边的各个tuple可以由不同数量不同类型的field，和传统数据库是不一样的。
六，pig latin(类似与SQL的向数据流的语言)：
1，常用语句：
2，对应各种SQL，看此篇博客，很好：http://guoyunsky.iteye.com/blog/1317084
3，更多语法，看此篇博客，很详细：http://blackproof.iteye.com/blog/1791980
pig latin就是一种语言，而且是相对来说比较简单语言，在我们使用的时候，我们现查现用即可。无在乎对数据的各种查询，过滤等。
小结：好，pig的知识相对来说比较少，安装容易，使用方便，需要多学的就是pig latin这个脚本语言的熟练，更多的各种语法，会查会用即可。Pig,hadoop的上层衍生框架，使操作hadoop多了一种方式，现在有了：java的mapreduce,pig的pig latin，当然还有后边的hive的Hiveql，后边会讲到。总而言之，多理解，多看各种资料，多实践……
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