Hbase apachepig:动态列

Hbase apachepig:动态列,hbase,apache-pig,Hbase,Apache Pig,我有一个数据集(CSV),它有三个带值的值列(v1、2和3)。值的描述以逗号分隔的字符串形式存储在“keys”列中 | v1 | v2 | v3 | keys | | A | C | E | X,Y,Z | 使用Pig,我希望将此信息加载到HBase表中,其中列族是C,列限定符是键 | C:X | C:Y | C:Z | | A | C | E | 以前是否有人这样做过,并愿意分享这些知识 另一个选项是在HBase列中存储映射(key#value)。但我不确定这对于查询数

我有一个数据集(CSV),它有三个带值的值列(v1、2和3)。值的描述以逗号分隔的字符串形式存储在“keys”列中

| v1 | v2 | v3 | keys  |
| A  | C  | E  | X,Y,Z |
使用Pig,我希望将此信息加载到HBase表中,其中列族是C,列限定符是键

| C:X | C:Y | C:Z |
| A   | C   | E   |
以前是否有人这样做过,并愿意分享这些知识


另一个选项是在HBase列中存储映射(key#value)。但我不确定这对于查询数据是否灵活?

这是处理多结构模式时的常见问题。如果你真的想尝试这种地图类型,那么这是一个坏主意


你可以用MapReduce试试这个。MapReduce是最好的解决方案

找到了解决我问题的方法

测试。清管器:

REGISTER data.py using jython as myfuncs

A = LOAD 'data' using PigStorage('|') AS (
    id:chararray,
    date:chararray,
    v1:chararray,
    v2:chararray,
    v3:chararray,
    keys:chararray,
);

B = FOREACH A {
GENERATE
    id,
    date,
    myfuncs.dataToMap(STRSPLIT(keys, ','), TOTUPLE(v1, v2, v3)) as kv;
}

STORE B INTO 'pig_table' USING org.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage( 'e:date kv:*' );
import org.apache.pig.data.DataType as DataType
import org.apache.pig.impl.logicalLayer.schema.SchemaUtil as SchemaUtil

@outputSchema("ud:map[]")
def dataToMap(keys, values):

result = dict()
keys = list(keys)
values = list(values)

try:
    while True:
        values.remove(None)
except ValueError:
    pass

for idx in range(len(keys)):
    result[keys[idx]] = values[idx]

return result
data.py:

REGISTER data.py using jython as myfuncs

A = LOAD 'data' using PigStorage('|') AS (
    id:chararray,
    date:chararray,
    v1:chararray,
    v2:chararray,
    v3:chararray,
    keys:chararray,
);

B = FOREACH A {
GENERATE
    id,
    date,
    myfuncs.dataToMap(STRSPLIT(keys, ','), TOTUPLE(v1, v2, v3)) as kv;
}

STORE B INTO 'pig_table' USING org.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage( 'e:date kv:*' );
import org.apache.pig.data.DataType as DataType
import org.apache.pig.impl.logicalLayer.schema.SchemaUtil as SchemaUtil

@outputSchema("ud:map[]")
def dataToMap(keys, values):

result = dict()
keys = list(keys)
values = list(values)

try:
    while True:
        values.remove(None)
except ValueError:
    pass

for idx in range(len(keys)):
    result[keys[idx]] = values[idx]

return result

谢谢你的回答。你们有没有可能提供更多的细节或例子?你们想要MapReduce的例子?我还是喜欢用pig来解决这个问题,但我会给MR一个尝试。你有例子吗?