Apache Pig: almacenamiento de datos

En el capítulo anterior, aprendimos cómo cargar datos en Apache Pig. Puede almacenar los datos cargados en el sistema de archivos utilizando elstoreoperador. Este capítulo explica cómo almacenar datos en Apache Pig usando elStore operador.

Sintaxis

A continuación se muestra la sintaxis de la declaración Store.

STORE Relation_name INTO ' required_directory_path ' [USING function];

Ejemplo

Supongamos que tenemos un archivo student_data.txt en HDFS con el siguiente contenido.

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.

Y lo hemos leído en una relación student utilizando el operador LOAD como se muestra a continuación.

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

Ahora, almacenemos la relación en el directorio HDFS. “/pig_Output/” Como se muestra abajo.

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

Salida

Después de ejecutar el storedeclaración, obtendrá el siguiente resultado. Se crea un directorio con el nombre especificado y los datos se almacenarán en él.

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!

Verificación

Puede verificar los datos almacenados como se muestra a continuación.

Paso 1

En primer lugar, enumere los archivos en el directorio llamado pig_output utilizando la ls comando como se muestra a continuación.

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

Puede observar que se crearon dos archivos después de ejecutar el store declaración.

Paso 2

Utilizando cat comando, lista el contenido del archivo llamado part-m-00000 Como se muestra abajo.

$ 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

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