Pig系统分析(2)

Pig哲学之一——Pigs Eat Anything。Pig能够从不同数据源加载数据，能够处理不同式的数据。Pig使用Loader/Store进行数据加载和存储，可选地使用Schema指定数据列名称和类型。如果加载数据时不指定Schema，数据列未命名，类型默认是字节数组(bytearray)，在后

Pig哲学之一——Pigs Eat Anything。Pig能够从不同数据源加载数据，能够处理不同格式的数据。Pig使用Loader/Store进行数据加载和存储，可选地使用Schema指定数据列名称和类型。如果加载数据时不指定Schema，数据列未命名，类型默认是字节数组(bytearray)，在后续操作中，Pig可以通过位置参数引用数据列，会根据在数据列上进行的操作进行自动类型转化。从性能和可读性考虑，最好在加载数据时指定Schema。

Loader体系

Loader的基类是org.apache.pig.LoadFunc，规定了Loader需要实现的接口，并提供了一些默认实现。下图是Loader的继承体系，针对不同数据源，Pig实现了大量Loader，包括HBaseStorage和ParquestLoader等，能够处理列式存储。默认的Loader是PigStorage。

org.apache.pig.LoadFunc中的三个基本的方法决定了Where/What/How：

public abstractvoidsetLocation(String location, Job job) throws IOException
public abstractInputFormat getInputFormat() throws IOException
public LoadCaster getLoadCaster() throws IOException {
 return new Utf8StorageConverter();
}

1. 指定加载位置。
2. 指定数据源类型，使用HDFS的InputFormat处理不同数据源。
3. 如何处理数据从字节数组到实际类型的转化，默认使用Utf8StorageConverter

PigStore分析

1） 处理压缩格式，通过加载文件后缀加载不同的InputFormat：

@Override
public InputFormat getInputFormat() {
 if(loadLocation.endsWith(".bz2") || loadLocation.endsWith(".bz")) {
 return newBzip2TextInputFormat();
 } else {
 return newPigTextInputFormat();
 }
}

public void prepareToRead(RecordReader reader,PigSplit split)
@Override
public Tuple getNext() throws IOException

其他重要接口

通过实现其他一些接口，Loader能提供一些附加功能

LoadMetaData

1. 通过getSchema方法自动加载Schema
2. 通过getPartitionKeys方法设置数据的分区键，把用户查询条件中的分区键通过setPartitionFilter直接传递给Loader，减少数据加载。参见HCatLoader中实现，注：org.apache.hcatalog.pig.HCatLoader

LoadPushDown

在使用RCFile等基于列格式文件时，如果每次都加载所有列对性能影响较大。如果实现了LoadPushDown接口，优化器会将所需要用到的字段传递给pushProjection方法。

LoadCaster

自定义字节数组到Schema中数据类型的转换，通过一系列方法能够自定义字节数组到到Pig的标量和复杂数据类型的转化。默认实现为Utf8StorageConverter，其中的复杂数据类型格式固定，比如元组格式为（），map格式为[]，bag为{}。

Store体系

与org.apache.pig.LoadFunc对应，Pig中也存在org.apache.pig.StoreFunc抽象类。由于不少Loader（比如默认的PigStorage）同样实现了store功能，受Java单继承的限制，Pig提供了StoreFuncInterface接口。

Store的实现与Loader对应，将实际输出操作委托给OutputFormat。值得注意的是，与LoadMetadata对应，Pig也提供了StoreMetadata接口用于处理元数据的存储。.

Schema结构

Schema描述了一个数据集合每一行的列名称和数据类型，其中每一个列信息用FieldSchema表示。FieldSchema通常包括列名称、数据类型，如果列本身是bag的话，FieldSchema还会拥有自己的Schema。

参考价值

1. 目前Pig针对逻辑执行计划的优化器都是基于规则的，如果要实现基于代价的优化，需要更多关于数据的统计信息，那么加载和存储数据应该是重要入口和出口。在LoadMetadata/StoreMetadata接口中已经存在getStatistics/setStatistics方法，ResourceStatistics包含行数、行大小、列直方图、区分度等统计信息，不过现在在PigStorage中是空实现。
2. 如果要实现Pig On Spark，Loader体系中需要加入RDD层，演变为Loader-RDD-HDFS三层结构。HDFS存储可以考虑ORCFile等列式存储格式，基于成本的优化可以参考Hive中的实现

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