Pig 组运算符

的 GROUP 运算符用于组中的数据的一个或多个关系。它收集具有相同密钥的数据。

句法

下面给出的是组运算符的语法。

grunt> Group_data = GROUP Relation_name BY age;

例

假设我们在HDFS目录 / pig_data /中 有一个名为 student_details.txt 的文件，如下所示。

student_details.txt

001,Rajiv,Reddy,21,9848022337,Hyderabad
002,siddarth,Battacharya,22,9848022338,Kolkata
003,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi
004,Preethi,Agarwal,21,9848022330,Pune
005,Trupthi,Mohanthy,23,9848022336,Bhuwaneshwar
006,Archana,Mishra,23,9848022335,Chennai
007,Komal,Nayak,24,9848022334,trivendram
008,Bharathi,Nambiayar,24,9848022333,Chennai

我们已经把这个文件加载到关系名为 student_details的 Apache Pig中，如下所示。

grunt> student_details = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/student_details.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, age:int, phone:chararray, city:chararray);

现在，让我们按年龄将关系中的记录/元组分组，如下所示。

grunt> group_data = GROUP student_details by age;

验证

使用 DUMP 运算符验证关系 group_data ，如下所示。

grunt> Dump group_data;

输出

然后你会得到输出显示名为 group_data 的关系的内容，如下所示。在这里你可以观察到生成的模式有两列 -

一个是年龄，我们通过这个年龄来分组关系。
另一个是一个包，它包含一组元组，每个年龄的学生记录。

(21,{(4,Preethi,Agarwal,21,9848022330,Pune),(1,Rajiv,Reddy,21,9848022337,Hydera bad)})
(22,{(3,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi),(2,siddarth,Battacharya,22,984802233 8,Kolkata)})
(23,{(6,Archana,Mishra,23,9848022335,Chennai),(5,Trupthi,Mohanthy,23,9848022336 ,Bhuwaneshwar)})
(24,{(8,Bharathi,Nambiayar,24,9848022333,Chennai),(7,Komal,Nayak,24,9848022334, trivendram)})

在使用 describe 命令对数据进行分组后，您可以看到表格的模式，如下所示。

**grunt > Describe group_data;**

group_data: {group: int,student_details: {(id: int,firstname: chararray,
               lastname: chararray,age: int,phone: chararray,city: chararray)}}

同样，您可以使用如下所示的说明命令来获取架构的 示例插图 。

$ Illustrate group_data;

它会产生以下输出 -

-------------------------------------------------------------------------------------------------
|group_data|  group:int | student_details:bag{:tuple(id:int,firstname:chararray,lastname:chararray,age:int,phone:chararray,city:chararray)}|
-------------------------------------------------------------------------------------------------
|          |     21     | { 4, Preethi, Agarwal, 21, 9848022330, Pune), (1, Rajiv, Reddy, 21, 9848022337, Hyderabad)}|
|          |     2      | {(2,siddarth,Battacharya,22,9848022338,Kolkata),(003,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi)}|
-------------------------------------------------------------------------------------------------

按多列分组

让我们按年龄和城市对关系进行分组，如下所示。

grunt> group_multiple = GROUP student_details by (age, city);

您可以使用转储运算符验证名为 group_multiple 的关系的内容，如下所示。

**grunt > Dump group_multiple;**

((21,Pune),{(4,Preethi,Agarwal,21,9848022330,Pune)})
((21,Hyderabad),{(1,Rajiv,Reddy,21,9848022337,Hyderabad)})
((22,Delhi),{(3,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi)})
((22,Kolkata),{(2,siddarth,Battacharya,22,9848022338,Kolkata)})
((23,Chennai),{(6,Archana,Mishra,23,9848022335,Chennai)})
((23,Bhuwaneshwar),{(5,Trupthi,Mohanthy,23,9848022336,Bhuwaneshwar)})
((24,Chennai),{(8,Bharathi,Nambiayar,24,9848022333,Chennai)})
(24,trivendram),{(7,Komal,Nayak,24,9848022334,trivendram)})

集团全部

您可以按照以下所示将所有列组成一个关系。

grunt> **group_all** = GROUP **student_details** All;

现在，验证关系 group_all 的内容，如下所示。

**grunt > Dump group_all;**  

(all,{(8,Bharathi,Nambiayar,24,9848022333,Chennai),(7,Komal,Nayak,24,9848022334 ,trivendram),
(6,Archana,Mishra,23,9848022335,Chennai),(5,Trupthi,Mohanthy,23,9848022336,Bhuw aneshwar),
(4,Preethi,Agarwal,21,9848022330,Pune),(3,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi),
(2,siddarth,Battacharya,22,9848022338,Kolkata),(1,Rajiv,Reddy,21,9848022337,Hyd erabad)})