Pig的查询优化策略包括：
常量折叠：在查询计划中识别和折叠常量，减少中间数据的生成和传输。
表达式下推：将查询中的表达式下推到数据源中，减少中间数据的生成和传输。
预测执行：通过对数据源进行采样或统计信息收集，预测查询执行计划的效果，选择最优的执行计划。
并行执行：将查询分解为多个并行任务，以提高查询的执行效率。
数据本地化：将数据和计算逻辑尽可能地放在同一台机器上，减少数据的传输和网络开销。
合并操作：将多个操作合并为一个操作，减少中间数据生成和传输。
数据压缩：对数据进行压缩，减少数据的传输和磁盘空间占用。
数据分区：将数据按照一定的规则进行分区存储，提高查询的效率。
优化连接：对连接操作进行优化，避免笛卡尔积和大数据量的传输。
缓存数据：将查询中的中间结果缓存，避免重复计算。
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