Apache Pig - 存储数据

在上一章中，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.本章介绍如何使用 Store 运算符在Apache Pig中存储数据.

语法

以下是语法Store语句.

 STORE Relation_name INTO'required_directory_path'[USING function];

示例

假设我们在HDFS中有一个文件 student_data.txt ，其中包含以下内容内容.

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.

我们已经使用LOAD运算符将其读入关系 student ，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 (',');

输出

执行 store 语句后，您将获得以下输出.使用指定的名称创建目录，数据将存储在其中.

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!

验证

您可以验证存储的数据，如下所示.

步骤1

首先，使用 ls 命令列出名为 pig_output 的目录中的文件，如下所示./p>

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

您可以观察到执行后创建了两个文件商店语句.

第2步

使用 cat 命令，列出内容名为 part-m-00000 的文件如下所示.

$ 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