Big Data में Pig का निष्पादन मॉडल - Execution Model of Pig in Big Data in Hindi


Big Data में Pig का निष्पादन मॉडल (Execution Model of Pig in Big Data in Hindi)

Apache Pig एक उच्च स्तरीय डेटा प्रोसेसिंग टूल है, जो Big Data प्रोसेसिंग को सरल और प्रभावी बनाता है। यह Hadoop पर Pig Latin भाषा का उपयोग करके डेटा प्रोसेस करता है। Pig का Execution Model यह निर्धारित करता है कि Pig स्क्रिप्ट को Hadoop के अंदर कैसे निष्पादित (Execute) किया जाता है। इस ब्लॉग में, हम Pig के निष्पादन मॉडल (Execution Model of Pig) को विस्तार से समझेंगे।

1. Apache Pig क्या है? (What is Apache Pig?)

Apache Pig एक Big Data प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क है, जो Hadoop के ऊपर चलता है और डेटा प्रोसेसिंग को सरल बनाने के लिए Pig Latin नामक भाषा का उपयोग करता है।

  • Pig Latin, SQL जैसी स्क्रिप्टिंग भाषा प्रदान करता है।
  • Pig स्क्रिप्ट को MapReduce जॉब्स में परिवर्तित करता है।
  • यह बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग को ऑटोमेट करता है।

2. Pig के निष्पादन मॉडल के चरण (Stages of Pig Execution Model)

Pig के निष्पादन मॉडल में निम्नलिखित प्रमुख चरण होते हैं:

  • Parsing (सिंटैक्स जाँच)
  • Logical Plan (तार्किक योजना निर्माण)
  • Optimization (सुधार प्रक्रिया)
  • Physical Plan (भौतिक योजना निर्माण)
  • Execution (निष्पादन)

3. Pig के निष्पादन मॉडल का कार्यप्रवाह (Workflow of Pig Execution Model)

Pig Execution Model Diagram

i) Parsing Phase (पार्सिंग चरण)

  • Pig Latin स्क्रिप्ट को Parser द्वारा जाँचा जाता है।
  • यह सिंटैक्स (Syntax) और सेमांटिक्स (Semantics) की जाँच करता है।
  • अगर कोई त्रुटि (Error) होती है, तो उसे दिखाया जाता है।

ii) Logical Plan Generation (तार्किक योजना निर्माण)

  • Parsing के बाद, Pig Logical Plan उत्पन्न करता है।
  • Logical Plan केवल डेटा प्रोसेसिंग स्टेप्स को परिभाषित करता है, लेकिन अभी कोई निष्पादन (Execution) नहीं होता।

iii) Optimization Phase (सुधार चरण)

  • Pig स्वचालित रूप से Logical Plan को ऑप्टिमाइज़ करता है।
  • अनावश्यक डेटा प्रोसेसिंग स्टेप्स को हटा दिया जाता है।
  • डेटा प्रोसेसिंग को तेज़ और कुशल बनाने के लिए अनुकूलन किया जाता है।

iv) Physical Plan Generation (भौतिक योजना निर्माण)

  • Logical Plan को Physical Plan में बदला जाता है।
  • यह निर्धारित करता है कि कौन-कौन से MapReduce कार्य निष्पादित होंगे।

v) Execution Phase (निष्पादन चरण)

  • Physical Plan को Hadoop के MapReduce फ्रेमवर्क पर निष्पादित किया जाता है।
  • अंत में, प्रोसेस किए गए डेटा को HDFS या किसी अन्य स्टोरेज सिस्टम में संग्रहीत किया जाता है।

4. Pig निष्पादन मोड (Execution Modes in Pig)

Pig को दो अलग-अलग मोड में निष्पादित किया जा सकता है:

i) स्थानीय मोड (Local Mode)

  • यह स्थानीय फाइल सिस्टम पर चलता है।
  • Hadoop क्लस्टर की आवश्यकता नहीं होती।
  • चलाने के लिए कमांड:
    • pig -x local

ii) MapReduce मोड (MapReduce Mode)

  • यह Hadoop क्लस्टर पर चलता है।
  • डेटा प्रोसेसिंग को MapReduce जॉब्स में बदल देता है।
  • चलाने के लिए कमांड:
    • pig -x mapreduce

5. Pig निष्पादन प्रक्रिया का उदाहरण (Example of Pig Execution Process)

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि Pig निष्पादन प्रक्रिया कैसे काम करती है:

i) Pig स्क्रिप्ट 
students = LOAD 'hdfs://user/data/students.csv' USING PigStorage(',') 
AS (id:int, name:chararray, age:int, marks:int);
filtered_students = FILTER students BY age > 18;
DUMP filtered_students;
ii) निष्पादन प्रक्रिया
  1. Pig स्क्रिप्ट को Parser द्वारा जाँचा जाएगा।
  2. Logical Plan उत्पन्न होगा।
  3. Optimization स्टेप्स निष्पादित होंगे।
  4. Physical Plan तैयार किया जाएगा।
  5. MapReduce जॉब्स को निष्पादित किया जाएगा।
  6. अंतिम आउटपुट प्रदर्शित होगा।

6. Pig बनाम Hive निष्पादन मॉडल (Pig vs Hive Execution Model)

विशेषता Pig Hive
भाषा Pig Latin (स्क्रिप्टिंग) HiveQL (SQL जैसी)
डेटा प्रोसेसिंग डेटा ट्रांसफॉर्मेशन और एनालिटिक्स डेटा क्वेरी और रिपोर्टिंग
प्रोसेसिंग इंजन Hadoop MapReduce Tez, Spark
उपयोग डेटा साइंस और एनालिटिक्स डेटा वेयरहाउसिंग

7. निष्कर्ष (Conclusion)

Pig का निष्पादन मॉडल Parsing, Logical Plan, Optimization, Physical Plan और Execution चरणों में विभाजित होता है। यह डेटा प्रोसेसिंग को तेज़, सरल और प्रभावी बनाता है। Pig को Local Mode और MapReduce Mode में निष्पादित किया जा सकता है, जिससे यह Big Data प्रोसेसिंग के लिए एक उपयोगी टूल बन जाता है।

Related Post

Comments

Comments