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COGROUP 运算符的运作方式与 GROUP 运算符相同。两个运算符之间的唯一区别是 group 运算符通常用于一个关系,而 cogroup 运算符用于涉及两个或多个关系的语句。 使用Cogroup分组两个关系假设在HDFS目录 /pig_data/ 中有两个文件,即 student_details.txt 和 employee_details.txt ,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 employee_details.txt 001,Robin,22,newyork 002,BOB,23,Kolkata 003,Maya,23,Tokyo 004,Sara,25,London 005,David,23,Bhuwaneshwar 006,Maggy,22,Chennai 将这些文件分别加载到Pig中,关系名称分别为 student_details 和 employee_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); grunt> employee_details = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/employee_details.txt' USING PigStorage(',') as (id:int, name:chararray, age:int, city:chararray); 现在,将 student_details 和 employee_details 关系的记录/元组按关键字age进行分组,如下所示。 grunt> cogroup_data = COGROUP student_details by age, employee_details by age; 验证使用 DUMP 运算符验证关系 cogroup_data ,如下所示。 grunt> Dump cogroup_data; 输出它将产生以下输出,显示名为 cogroup_data 的关系的内容,如下所示。 (21,{(4,Preethi,Agarwal,21,9848022330,Pune), (1,Rajiv,Reddy,21,9848022337,Hyderabad)}, { }) (22,{ (3,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi), (2,siddarth,Battacharya,22,9848022338,Kolkata) }, { (6,Maggy,22,Chennai),(1,Robin,22,newyork) }) (23,{(6,Archana,Mishra,23,9848022335,Chennai),(5,Trupthi,Mohanthy,23,9848022336 ,Bhuwaneshwar)}, {(5,David,23,Bhuwaneshwar),(3,Maya,23,Tokyo),(2,BOB,23,Kolkata)}) (24,{(8,Bharathi,Nambiayar,24,9848022333,Chennai),(7,Komal,Nayak,24,9848022334, trivendram)}, { }) (25,{ }, {(4,Sara,25,London)}) cogroup 运算符根据年龄对来自每个关系的元组进行分组,其中每个组描述特定的年龄值。 例如,如果我们考虑结果的第一个元组,它按照年龄21分组,那它包含两个包
如果关系不具有年龄值为21的元组,则返回一个空包。 |
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