Apache Pig 简明教程
Apache Pig - Storing Data
在前面的章节中，我们学习了如何将数据加载到 Apache Pig 中。您可以使用 store 运算符，将加载的数据存储在文件系统中。本章解释了如何使用 Store 运算符将数据存储在 Apache Pig 中。
Example
假设我们在 HDFS 中有一个文件 student_data.txt ，内容如下。
001,Rajiv,Reddy,9848022337,Hyderabad
002,siddarth,Battacharya,9848022338,Kolkata
003,Rajesh,Khanna,9848022339,Delhi
004,Preethi,Agarwal,9848022330,Pune
005,Trupthi,Mohanthy,9848022336,Bhuwaneshwar
006,Archana,Mishra,9848022335,Chennai.并且我们已使用 LOAD 运算符，将它读入到一个关系 student 中，如下所示。
grunt> student = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/student_data.txt'
USING PigStorage(',')
as ( id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, phone:chararray,
city:chararray );现在，让我们将关系存储在 HDFS 目录 “/pig_Output/” 中，如下所示。
grunt> STORE student INTO ' hdfs://localhost:9000/pig_Output/ ' USING PigStorage (',');Output
在执行 store 语句后，您将获得以下输出。将创建一个具有指定名称的目录，并将数据存储在其中。
2015-10-05 13:05:05,429 [main] INFO org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.
MapReduceLau ncher - 100% complete
2015-10-05 13:05:05,429 [main] INFO org.apache.pig.tools.pigstats.mapreduce.SimplePigStats -
Script Statistics:
HadoopVersion PigVersion UserId StartedAt FinishedAt Features
2.6.0 0.15.0 Hadoop 2015-10-0 13:03:03 2015-10-05 13:05:05 UNKNOWN
Success!
Job Stats (time in seconds):
JobId Maps Reduces MaxMapTime MinMapTime AvgMapTime MedianMapTime
job_14459_06 1 0 n/a n/a n/a n/a
MaxReduceTime MinReduceTime AvgReduceTime MedianReducetime Alias Feature
0 0 0 0 student MAP_ONLY
OutPut folder
hdfs://localhost:9000/pig_Output/
Input(s): Successfully read 0 records from: "hdfs://localhost:9000/pig_data/student_data.txt"
Output(s): Successfully stored 0 records in: "hdfs://localhost:9000/pig_Output"
Counters:
Total records written : 0
Total bytes written : 0
Spillable Memory Manager spill count : 0
Total bags proactively spilled: 0
Total records proactively spilled: 0
Job DAG: job_1443519499159_0006
2015-10-05 13:06:06,192 [main] INFO org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine
.mapReduceLayer.MapReduceLau ncher - Success!Verification
您可以如下所示验证存储的数据。
Step 1
首先，使用 ls 命令列出 pig_output 目录中的文件，如下所示。
hdfs dfs -ls 'hdfs://localhost:9000/pig_Output/'
Found 2 items
rw-r--r- 1 Hadoop supergroup 0 2015-10-05 13:03 hdfs://localhost:9000/pig_Output/_SUCCESS
rw-r--r- 1 Hadoop supergroup 224 2015-10-05 13:03 hdfs://localhost:9000/pig_Output/part-m-00000您可以看到，执行 store 语句后创建了两个文件。
Step 2
使用 cat 命令，列出 part-m-00000 文件的内容，如下所示。
$ hdfs dfs -cat 'hdfs://localhost:9000/pig_Output/part-m-00000'
1,Rajiv,Reddy,9848022337,Hyderabad
2,siddarth,Battacharya,9848022338,Kolkata
3,Rajesh,Khanna,9848022339,Delhi
4,Preethi,Agarwal,9848022330,Pune
5,Trupthi,Mohanthy,9848022336,Bhuwaneshwar
6,Archana,Mishra,9848022335,Chennai