Pig加法运算符

在 JOIN 操作符是用来记录从两个或两个以上的关系结合起来。在执行连接操作时，我们声明每个关系中的一个（或一组）元组作为关键字。当这些键匹配时，两个特定的元组匹配，否则记录被丢弃。联接可以是以下类型

  • 自连接
  • 内部连接
  • 外连接 - 左连接，右连接和完全连接

本章用示例说明如何在Pig Latin中使用连接运算符。假设我们在HDFS 的 / pig_data / 目录下有两个文件，即 customers.txt 和 orders.txt ，如下所示。

Customers.txt移动

1,Ramesh,32,Ahmedabad,2000.00
2,Khilan,25,Delhi,1500.00
3,kaushik,23,Kota,2000.00
4,Chaitali,25,Mumbai,6500.00
5,Hardik,27,Bhopal,8500.00
6,Komal,22,MP,4500.00
7,Muffy,24,Indore,10000.00

orders.txt

102,2009-10-08 00:00:00,3,3000
100,2009-10-08 00:00:00,3,1500
101,2009-11-20 00:00:00,2,1560
103,2008-05-20 00:00:00,4,2060

我们已经将这两个文件加载到Pig中，并且关联 客户 和 订单 ，如下所示。

grunt> customers = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

grunt> orders = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/orders.txt' USING PigStorage(',')
   as (oid:int, date:chararray, customer_id:int, amount:int);

现在让我们对这两个关系进行各种联合操作。

自我加入

自连接 用于将表与自身连接在一起，就像该表是两个关系一样，临时重命名至少一个关系。

通常，在Apache Pig中，为了执行自连接，我们将在不同的别名（名称）下多次加载相同的数据。因此，让我们将文件 customers.txt 的内容加载为两个表，如下所示。

grunt> customers1 = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

grunt> customers2 = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/customers.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, name:chararray, age:int, address:chararray, salary:int);

句法

下面给出了使用 JOIN 运算符执行 自连接 操作的语法。

grunt> Relation3_name = JOIN Relation1_name BY key, Relation2_name BY key ;

例

让我们通过加入关系 customers1 和 customers2 这两个关系来执行关系 客户的 自我连接 操作，如下所示。

grunt > customers3 = JOIN customers1 BY id, customers2 BY id;

验证

使用 DUMP 运算符验证关系 customers3 ，如下所示。

grunt > Dump customers3;

输出

它会产生以下输出，显示关系 客户 的内容。

(1,Ramesh,32,Ahmedabad,2000,1,Ramesh,32,Ahmedabad,2000)
(2,Khilan,25,Delhi,1500,2,Khilan,25,Delhi,1500)
(3,kaushik,23,Kota,2000,3,kaushik,23,Kota,2000)
(4,Chaitali,25,Mumbai,6500,4,Chaitali,25,Mumbai,6500)
(5,Hardik,27,Bhopal,8500,5,Hardik,27,Bhopal,8500)
(6,Komal,22,MP,4500,6,Komal,22,MP,4500)
(7,Muffy,24,Indore,10000,7,Muffy,24,Indore,10000)

内部联接

内部连接 使用相当频繁; 它也被称为 equijoin 。当两个表中匹配时，内部联接会返回行。

它通过基于连接谓词组合两个关系（称为A和B）的列值来创建新的关系。查询将A的每一行与B的每一行进行比较，以查找满足连接谓词的所有行对。当满足连接谓词时，A和B的每对匹配行的列值合并到一个结果行中。

句法

以下是使用 JOIN 运算符执行 内连接 操作的语法。

grunt> result = JOIN relation1 BY columnname, relation2 BY columnname;

例

让我们对两个关系 客户 和 订单 执行 内部连接 操作，如下所示。

grunt > coustomer_orders = JOIN customers BY id, orders BY customer_id;

验证

使用 DUMP 运算符验证 coustomer_orders 的关系，如下所示。

grunt > Dump coustomer_orders;

输出

您将得到以下输出，将关联名为 coustomer_orders 的内容输出。

(2,Khilan,25,Delhi,1500,101,2009-11-20 00:00:00,2,1560)
(3,kaushik,23,Kota,2000,100,2009-10-08 00:00:00,3,1500)
(3,kaushik,23,Kota,2000,102,2009-10-08 00:00:00,3,3000)
(4,Chaitali,25,Mumbai,6500,103,2008-05-20 00:00:00,4,2060)

注 -

外连接 ：与内连接不同， 外连接 返回至少一个关系中的所有行。外连接操作有三种方式进行 -

  • 左外连接
  • 右外连接
  • 全外连接

左外连接

在 LEFT OUTER JOIN 操作左表返回所有的行，即使是在正确的关系不匹配。

句法

下面给出了使用 JOIN 运算符执行 左外连接 操作的语法。

grunt> Relation3_name = JOIN Relation1_name BY id LEFT OUTER, Relation2_name BY customer_id;

例

让我们对两个关系客户和订单执行左外连接操作，如下所示。

grunt> outer_left = JOIN customers BY id LEFT OUTER, orders BY customer_id;

验证

使用 DUMP 运算符验证关系 outer_left ，如下所示。

grunt > Dump outer_left;

输出

它将产生以下输出，显示关系 outer_left 的内容。

(1,Ramesh,32,Ahmedabad,2000,,,,)
(2,Khilan,25,Delhi,1500,101,2009-11-20 00:00:00,2,1560)
(3,kaushik,23,Kota,2000,100,2009-10-08 00:00:00,3,1500)
(3,kaushik,23,Kota,2000,102,2009-10-08 00:00:00,3,3000)
(4,Chaitali,25,Mumbai,6500,103,2008-05-20 00:00:00,4,2060)
(5,Hardik,27,Bhopal,8500,,,,)
(6,Komal,22,MP,4500,,,,)
(7,Muffy,24,Indore,10000,,,,)

右外连接

在 右外连接 操作右表返回所有的行，即使有左表中的不匹配。

句法

下面给出了使用 JOIN 运算符执行 右外连接 操作的语法。

grunt> outer_right = JOIN customers BY id RIGHT, orders BY customer_id;

例

让我们对两个关系 客户 和 订单 执行 正确的外连接 操作，如下所示。

grunt > outer_right = JOIN customers BY id RIGHT, orders BY customer_id;

验证

使用 DUMP 运算符验证关系 outer_right ，如下所示。

grunt > Dump outer_right

输出

它将生成以下输出，显示关系 outer_right 的内容。

(2,Khilan,25,Delhi,1500,101,2009-11-20 00:00:00,2,1560)
(3,kaushik,23,Kota,2000,100,2009-10-08 00:00:00,3,1500)
(3,kaushik,23,Kota,2000,102,2009-10-08 00:00:00,3,3000)
(4,Chaitali,25,Mumbai,6500,103,2008-05-20 00:00:00,4,2060)

全外联接

当一个关系匹配时， 完整的外部联接 操作返回行。

句法

下面给出了使用 JOIN 运算符执行 完整外连接 的语法。

grunt> outer_full = JOIN customers BY id FULL OUTER, orders BY customer_id;

例

让我们对两个关系 客户 和 订单 执行 完整的外部联接 操作，如下所示。

grunt > outer_full = JOIN customers BY id FULL OUTER, orders BY customer_id;

验证

使用 DUMP 运算符验证关系 outer_full ，如下所示。

grun > Dump outer_full;

输出

它将生成以下输出，显示关系 outer_full 的内容。

(1,Ramesh,32,Ahmedabad,2000,,,,)
(2,Khilan,25,Delhi,1500,101,2009-11-20 00:00:00,2,1560)
(3,kaushik,23,Kota,2000,100,2009-10-08 00:00:00,3,1500)
(3,kaushik,23,Kota,2000,102,2009-10-08 00:00:00,3,3000)
(4,Chaitali,25,Mumbai,6500,103,2008-05-20 00:00:00,4,2060)
(5,Hardik,27,Bhopal,8500,,,,)
(6,Komal,22,MP,4500,,,,)
(7,Muffy,24,Indore,10000,,,,)

使用多个键

我们可以使用多个键执行JOIN操作。

句法

以下是如何使用多个键在两个表上执行JOIN操作的方法。

grunt> Relation3_name = JOIN Relation2_name BY (key1, key2), Relation3_name BY (key1, key2);

假设我们在HDFS 的 / pig_data / 目录下有两个文件，即 employee.txt 和 employee_contact.txt ，如下所示。

employee.txt中

001,Rajiv,Reddy,21,programmer,003
002,siddarth,Battacharya,22,programmer,003
003,Rajesh,Khanna,22,programmer,003
004,Preethi,Agarwal,21,programmer,003
005,Trupthi,Mohanthy,23,programmer,003
006,Archana,Mishra,23,programmer,003
007,Komal,Nayak,24,teamlead,002
008,Bharathi,Nambiayar,24,manager,001

employee_contact.txt

001,9848022337,Rajiv@gmail.com,Hyderabad,003
002,9848022338,siddarth@gmail.com,Kolkata,003
003,9848022339,Rajesh@gmail.com,Delhi,003
004,9848022330,Preethi@gmail.com,Pune,003
005,9848022336,Trupthi@gmail.com,Bhuwaneshwar,003
006,9848022335,Archana@gmail.com,Chennai,003
007,9848022334,Komal@gmail.com,trivendram,002
008,9848022333,Bharathi@gmail.com,Chennai,001

并且我们已经将这两个文件加载到关系 employee 和 employee_contact的 Pig中， 如下所示。

grunt> employee = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/employee.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, age:int, designation:chararray, jobid:int);

grunt> employee_contact = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/employee_contact.txt' USING PigStorage(',')
   as (id:int, phone:chararray, email:chararray, city:chararray, jobid:int);

现在，让我们使用 JOIN 运算符来 加入 这两个关系的内容，如下所示。

grunt> emp = JOIN employee BY (id,jobid), employee_contact BY (id,jobid);

验证

使用 DUMP 运算符验证关系 emp ，如下所示。

grunt > Dump emp;

输出

它将产生以下输出，显示名为 emp 的关系的内容，如下所示。

(1,Rajiv,Reddy,21,programmer,113,1,9848022337,Rajiv@gmail.com,Hyderabad,113)
(2,siddarth,Battacharya,22,programmer,113,2,9848022338,siddarth@gmail.com,Kolka ta,113)  
(3,Rajesh,Khanna,22,programmer,113,3,9848022339,Rajesh@gmail.com,Delhi,113)  
(4,Preethi,Agarwal,21,programmer,113,4,9848022330,Preethi@gmail.com,Pune,113)  
(5,Trupthi,Mohanthy,23,programmer,113,5,9848022336,Trupthi@gmail.com,Bhuwaneshw ar,113)  
(6,Archana,Mishra,23,programmer,113,6,9848022335,Archana@gmail.com,Chennai,113)  
(7,Komal,Nayak,24,teamlead,112,7,9848022334,Komal@gmail.com,trivendram,112)  
(8,Bharathi,Nambiayar,24,manager,111,8,9848022333,Bharathi@gmail.com,Chennai,111)