Apache Pig - высокоуровневый язык программирования и среда анализа данных, разработанная для работы с Big Data. Она позволяет упростить и ускорить процесс обработки данных на кластере Hadoop. Возможности Pig включают мощную модель обработки данных, абстракцию от сложностей MapReduce и гибкость при написании скриптов. Теперь рассмотрим каждое утверждение по отдельности и определим, которое из них верно. 1. Сценарии на языке Pig могут использовать различное количество задач map и reduce, в зависимости от количества данных и структуры запроса. Да, это верно. Язык программирования Pig предоставляет гибкость выбора количества задач map и reduce в зависимости от объема данных и структуры запроса. Это позволяет управлять производительностью и распределением работы на серверах кластера Hadoop. 2. Все сценарии на языке Pig всегда используют одно и то же заданное в настройках количество задач map и reduce, независимо от объёма данных и структуры запроса. Нет, это неверно. Pig позволяет настраивать количество задач map и reduce в зависимости от конкретной ситуации. Настройка может быть определена как в самом скрипте Pig, так и в конфигурационном файле Hadoop. 3. При выполнении join по умолчанию оптимизатор Pig автоматически выбирает оптимальный тип join. Да, это верно. При выполнении операции join в Pig, оптимизатор автоматически выберет тип join, подходящий для данной ситуации (например, map-side join или reduce-side join), чтобы минимизировать время выполнения и использование ресурсов кластера. 4. Pig заменяет ядро MapReduce собственным вычислительным ядром. Нет, это неверно. Pig не заменяет само ядро MapReduce, а предоставляет абстракцию над MapReduce, которая позволяет упростить разработку и выполнение задач обработки данных на Hadoop. Pig скрипт компилируется в MapReduce задачи и выполняется на кластере Hadoop. Итак, из предложенных утверждений только первое и третье являются верными. Первое утверждение говорит о гибкости выбора количества задач map и reduce в Pig, а третье утверждение утверждает, что оптимизатор Pig автоматически выбирает оптимальный тип join при выполнении операции join. Вышеуказанные утверждения об Apache Pig поясняют его основные возможности и помогают понять, что Pig является мощным инструментом для обработки данных на кластере Hadoop.