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GROUP運(yùn)算符用于在一個(gè)或多個(gè)關(guān)系中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，它收集具有相同key的數(shù)據(jù)。
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語法
下面給出了 group運(yùn)算符的語法。
grunt> Group_data = GROUP Relation_name BY age;
例
假設(shè)在HDFS目錄 /pig_data/中有一個(gè)名為 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
將這個(gè)文件加載到Apache Pig中，關(guān)系名稱為student_details，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);
現(xiàn)在，讓我們按照年齡關(guān)系中的記錄/元組進(jìn)行分組，如下所示。
grunt> group_data = GROUP student_details by age;
驗(yàn)證
使用 DUMP運(yùn)算符驗(yàn)證關(guān)系 group_data，如下所示。
grunt> Dump group_data;
輸出
將獲得顯示名為group_data關(guān)系的內(nèi)容的輸出，如下所示。在這里你可以觀察到結(jié)果模式有兩列:
-
一個(gè)是age，通過它我們將關(guān)系分組。
-
另一個(gè)是bag，其中包含一組元組，有各自年齡的學(xué)生記錄。
(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命令分組數(shù)據(jù)后，可以看到表的模式，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)}}
以同樣的方式，可以使用illustrate命令獲取模式的示例說明，如下所示。
$ Illustrate group_data;
它將產(chǎn)生以下輸出
-------------------------------------------------------------------------------------------------
|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)}|
-------------------------------------------------------------------------------------------------
按多列分組
讓我們按年齡和城市對(duì)關(guān)系進(jìn)行分組，如下所示。
grunt> group_multiple = GROUP student_details by (age, city);
可以使用Dump運(yùn)算符驗(yàn)證名為 group_multiple的關(guān)系的內(nèi)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)})
Group All
你可以按所有的列對(duì)關(guān)系進(jìn)行分組，如下所示。
grunt>group_all= GROUPstudent_detailsAll;
現(xiàn)在，請(qǐng)驗(yàn)證關(guān)系 group_all的內(nèi)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)})
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