与Apache猪透视表与Apache猪透视表(Pivot table with Apache Pig

我不知道是否有可能转动的表在Apache的猪一遍。

输入：

Id    Column1 Column2 Column3
1      Row11    Row12   Row13
2      Row21    Row22   Row23

输出：

Id    Name     Value
1     Column1  Row11
1     Column2  Row12
1     Column3  Row13
2     Column1  Row21
2     Column2  Row22
2     Column3  Row23

实际数据有几十列。

我可以做到这一点AWK一通，然后用Hadoop流运行。 但大多数我的代码是Apache的猪，所以我不知道它是否可以有效地做到这一点的猪。

Answer 1:

你可以做到这一点在2种方式：1.写一个UDF返回一个元组的袋子。 这将是最灵活的解决方案，但需要Java代码; 2.编写一个脚本刚性：

inpt = load '/pig_fun/input/pivot.txt' as (Id, Column1, Column2, Column3);
bagged = foreach inpt generate Id, TOBAG(TOTUPLE('Column1', Column1), TOTUPLE('Column2', Column2), TOTUPLE('Column3', Column3)) as toPivot;
pivoted_1 = foreach bagged generate Id, FLATTEN(toPivot) as t_value;
pivoted = foreach pivoted_1 generate Id, FLATTEN(t_value);
dump pivoted;

运行此脚本让我下面的结果：

(1,Column1,11)
(1,Column2,12)
(1,Column3,13)
(2,Column1,21)
(2,Column2,22)
(2,Column3,23)
(3,Column1,31)
(3,Column2,32)
(3,Column3,33)

Answer 2:

我删除COL3来自ID，以显示如何处理可选（NULL）数据

ID名称值1列1 Row11 1列2 Row12 2列1 Row21 2列2 Row22 2栏3 Row23

--pigscript.pig

data1       = load 'data.txt' using PigStorage() as (id:int, key:chararray, value:chararray);
grped       = group data1 by id;
pvt         = foreach grped {
    col1        = filter data1 by key =='Column1';
    col2        =filter data1  by key =='Column2';
    col3        =filter data1  by key =='Column3';
    generate flatten(group) as id,
        flatten(col1.value) as col1, 
        flatten(col2.value) as col2, 
        flatten((IsEmpty(col3.value) ? {('NULL')} : col3.value)) as col3; --HANDLE NULL
};
dump pvt;

结果：

（1，Row11，Row12，NULL）

（2，Row21，Row22，Row23）

文章来源: Pivot table with Apache Pig