好的，各位观众老爷们，今天咱要聊聊大数据世界里一对好基友——MapReduce 和 Pig。啥？你说 MapReduce 你都听吐了？别急，今天咱换个姿势，保证让你对这对“老搭档”有新的认识。 开场白：大数据时代的“搬砖工”与“设计师” 想象一下，你要盖一栋摩天大楼，MapReduce 就是那些辛勤的搬砖工，他们吭哧吭哧地搬运砖头、水泥，完成各种繁琐的基础工作。而 Pig 呢？它就是那位才华横溢的设计师，它不用亲自搬砖，而是用一套简洁明了的蓝图（脚本），指挥着搬砖工们有条不紊地完成任务。 简单来说，Pig 是一种高级的脚本语言，它隐藏了 MapReduce 的复杂性，让咱们这些程序员可以更专注于业务逻辑，而不是被那些底层的细节搞得焦头烂额。 第一幕：MapReduce，力大无穷的“苦力” 要理解 Pig 的价值，咱们得先回顾一下 MapReduce。这家伙可是个“苦力”，但也是个“大力士”。 核心思想： 分而治之。把一个大的数据集拆分成小块，分发给不同的节点并行处理，然后将结果合并。 编程模型： 只有 Map 和 Reduce 两个阶段。 Map： 将输入数据转换成键值对 (key, …