Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, die Grundlagen von Apache Pig zu erläutern, Pig-Latin-Skripte für die Verarbeitung großer Datenmengen anzuwenden, Datensätze mithilfe von Operatoren und Funktionen zu analysieren und zu transformieren sowie fortgeschrittene Workflows mit UDFs und Piggy Bank zu entwerfen.

Dieses umfassende Programm führt die Teilnehmer auf strukturierte Weise von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten. Ausgehend von den Grundlagen von Pig und seiner Rolle im Hadoop-Ökosystem lernen die Teilnehmer Ausführungsmodi, Datentypen und wichtige Befehle zur Verwaltung und Darstellung von Daten kennen. Anschließend geht der Kurs auf die Beherrschung von Pig-Operatoren ein, darunter GROUP, JOIN, UNION, SPLIT und FILTER, und demonstriert dabei den Einsatz integrierter Funktionen zur Aufbereitung von Daten für die Analyse. Schließlich sammeln die Teilnehmer praktische Erfahrungen mit Pig-Skripten, der Fehlerbehebung, Ausführungsplänen und der Erweiterung der Pig-Funktionalitäten mithilfe benutzerdefinierter Funktionen und von der Community bereitgestellter Bibliotheken. Im Gegensatz zur herkömmlichen MapReduce-Programmierung bietet Pig eine vereinfachte Skriptumgebung, die Entwicklungszeit und Komplexität reduziert. Dieser Kurs ist einzigartig, da er praktische Skriptübungen mit realistischen Datentransformationsszenarien verbindet und den Teilnehmern die Fähigkeiten vermittelt, umfangreiche Datensätze effizient zu verarbeiten. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Apache Pig sicher anzuwenden, um ETL-Workflows zu optimieren und die Big-Data-Analyse zu verbessern.