pig在这里做的是正确的，并且正在联合数据集。在hadoop中，所有文件都是一个并不意味着一个数据集。。。hadoop中的一个数据集通常是一个文件夹。既然它不需要在这里运行reduce，它就不会。
你需要愚弄Pig运行Map和减少。我通常的做法是：

set default_parallel 1

...
A = UNION Message_1,Message_2,Message_3,Message_4;
B = GROUP A BY 1; -- group ALL of the records together
C = FOREACH B GENERATE FLATTEN(A);
...

这个 GROUP BY 将所有记录分组，然后 FLATTEN 把那张单子翻出来。
这里需要注意的一点是，这与执行以下操作没有太大区别：

$ hadoop fs -cat msg1.txt msg2.txt msg3.txt msg4.txt | hadoop fs -put - union.txt

（这是连接所有文本，然后将其作为新文件写回hdfs）
这根本不是并行的，但也不是通过一个减速机将所有数据汇集到一起。

您尝试过设置默认的\u parallel属性吗？

grunt> set default_parallel 1
grunt> A = UNION Message_1,Message_2,Message_3,Message_4;