Учебники

Apache Pig — Хранение данных

Февраль 7, 2019

В предыдущей главе мы узнали, как загружать данные в Apache Pig. Вы можете сохранить загруженные данные в файловой системе, используя оператор хранилища . В этой главе объясняется, как хранить данные в Apache Pig с помощью оператора Store .

Синтаксис

Ниже приведен синтаксис оператора Store. 

STORE Relation_name INTO ' required_directory_path ' [USING function];

пример

Предположим, у нас есть файл student_data.txt в HDFS со следующим содержимым. 

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.

И мы прочитали это в студента отношений, используя оператор LOAD, как показано ниже. 

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

Теперь давайте сохраним отношение в каталоге HDFS «/ pig_Output /», как показано ниже. 

grunt> STORE student INTO ' hdfs://localhost:9000/pig_Output/ ' USING PigStorage (',');

Выход

После выполнения оператора store вы получите следующий вывод. Каталог создается с указанным именем, и в нем будут храниться данные. 

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!

верификация

Вы можете проверить сохраненные данные, как показано ниже.

Шаг 1

Прежде всего, перечислите файлы в каталоге с именем pig_output с помощью команды ls, как показано ниже. 

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

Вы можете заметить, что два файла были созданы после выполнения оператора store .

Шаг 2

Используя команду cat , перечислите содержимое файла с именем part-m-00000, как показано ниже.

47
Share: