查看datafu的bagconcat自定义项。它正是你想要的。
文档中的示例：

define BagConcat datafu.pig.bags.BagConcat();
-- This example illustrates the use on a tuple of bags

-- input:
-- ({(1),(2),(3)},{(3),(4),(5)})
-- ({(20),(25)},{(40),(50)})
input = LOAD 'input' AS (A: bag{T: tuple(v:INT)}, B: bag{T: tuple(v:INT)});

-- output:
-- ({(1),(2),(3),(3),(4),(5)})
-- ({(20),(25),(40),(50)})
output = FOREACH input GENERATE BagConcat(A,B);

没有实现这一点的内置函数。然而，你应该可以用纯拉丁语来做这件事，但是这要比任何类型的udf慢得多。你必须使用 FLATTEN 以及 UNION 这样地：

-- A: {key: chararray, vals1: {(one:int, two:int)}, vals2: {(one:int, two:int)}}

B = FOREACH A GENERATE key, FLATTEN(vals1) ;
C = FOREACH A GENERATE key, FLATTEN(vals2) ;

D = UNION B, C ;

-- Group and filter out 'key' from the result bag.
E = FOREACH (GROUP D BY key)
    GENERATE group As key, D.(one, two) AS joined_bag ;

注意，这比一个简单的python udf要难看得多，比如：

# Make sure to include the appropriate ouputSchema

def join_bags(BAG1, BAG2):
    return BAG1 + BAG2

用法如下：

B = FOREACH A GENERATE key, pythonUDFs.join_bags(vals1, vals2) ;

如果 UNION 在嵌套中允许 FOREACH s、 但遗憾的是，事实并非如此。