聚合函数接受一包值并生成一个值。由于您要操作的包是属于groupby语句创建的关系的一部分的字段，因此我首先解释一下。
group by会将给定键具有相同值的所有记录收集到一个包中（包是无序的记录集合）。关系b的记录包含两个字段：
密钥，称为组（即sku）
一个收集的记录包，它是为它分组的别名（关系名）指定的名称（即a）。请注意下面您的包如何“继承”与a相同的模式。
让我们尝试使用descripe语句，它将向您显示关系的模式，例如，如果您这样做：

DESCRIBE B;

输出为：

B: {group: chararray,A: {(sku: chararray,price_paid: double)}}

与上述解释相对应。
考虑到这一点，现在可以执行以下语句：

C = FOREACH B GENERATE group, COUNT(A) as (count:long), AVG(A.price_paid) as (avg:double);

count统计包中的记录数，avg平均作为输入提供的所有值，即包中元组记录的price\u paid值（注意访问它们的方式！）
然后执行排序：

D = ORDER C BY count desc;

完整代码如下：

A = LOAD 'pathOfYourFile' as (sku:chararray, price_paid:double);
B = GROUP A BY sku;
C = FOREACH B GENERATE group, COUNT(A) as (count:long), AVG(A.price_paid) as (avg:double);
D = ORDER C BY count desc;

有关pig内置函数的更多信息，请查看apache参考：http://pig.apache.org/docs/r0.13.0/func.html

这对你来说应该是个窍门：

C = FOREACH B GENERATE group, COUNT(A) AS count:long, AVG(A.price_paid) AS avg:double;
D = ORDER C BY count DESC;

说明：
让我们从您已有的代码开始：

A = LOAD 'mydata.csv' USING PigStorage(',') AS (sku:chararray, price_paid:double);
B = GROUP A BY sku;

现在我们有了关系b，它由两个字段组成：一个组名和它对应的包。组名只是组的名称，如“123”。包将是该特定组的所有行的列表。例如：

sku         bag
----       ----
123        {{123, 21.70}, {123, 22.10}, {123,19.78}}

如果你进去 DESCRIBE B; 那么你应该得到以下信息：

{group: chararray, A: {sku:chararray, price_paid:double}}

在这个模式中，a是一个包，在一个包中可能有很多项目，每个项目都有一个sku字段和price\u paid字段。
现在我们需要使用Pig的强大 FOREACH...GENERATE 声明：

C = FOREACH B GENERATE group, COUNT(A) AS count:long, AVG(A.price_paid) AS avg:double;

上面这一行表示，对于关系b中的每一行，输出：
组的名称
这个 COUNT() 组的包数-整个包中的行数。使用 AS 子句中，将此列命名为“count”，并使其成为长列。
这个 AVG() 在包里所有你付出的代价中。使用 AS 子句中，将此列命名为“avg”，并将其设为双精度。
最后：

D = ORDER C BY count DESC;

这将按“count”列降序排列关系c。