架构中不存在APACHE PIG - error Projected字段[Units_Sold]：group:chararray，D2:bag{:tuple(Item_Type:chararray，Units_Sold:int)}

Apache Pig 是一个用于大数据处理的平台，它提供了一个高层次的抽象来表达数据分析程序，然后这些程序会被编译成一个MapReduce作业在Hadoop集群上执行。Pig Latin是Apache Pig的查询语言，它允许开发者以声明性的方式描述数据处理任务。

在你遇到的错误信息 "Projected field [Units_Sold] cannot be found or is not a field of the tuple in the bag" 中，这通常意味着你在尝试访问一个不存在的字段，或者字段类型不匹配。这里的 Units_Sold 应该是一个整数类型的字段，但是在你的数据结构中可能没有找到这个字段，或者它的类型不是整数。

为了解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

检查数据结构：确保你的数据中确实存在 Units_Sold 字段，并且它是整数类型。
验证字段名称和类型：在Pig Latin脚本中，确保你引用的字段名称和类型与实际数据中的字段名称和类型相匹配。
调试脚本：使用 DESCRIBE 命令来查看数据的结构，确保 Units_Sold 字段存在并且类型正确。
更新脚本：如果发现字段名称或类型有误，更新你的Pig Latin脚本来匹配实际的数据结构。

下面是一个简单的Pig Latin脚本示例，用于处理销售数据：

-- 加载数据
sales_data = LOAD 'hdfs://path/to/sales_data.csv' USING PigStorage(',') AS (Item_Type:chararray, Units_Sold:int);

-- 描述数据结构
DESCRIBE sales_data;

-- 执行聚合操作
sales_summary = FOREACH (GROUP sales_data BY Item_Type) GENERATE group, SUM(sales_data.Units_Sold) AS Total_Units_Sold;

-- 存储结果
STORE sales_summary INTO 'hdfs://path/to/output';

在这个例子中，我们首先加载销售数据，并指定每条记录包含 Item_Type 和 Units_Sold 字段。然后我们描述数据结构以确保字段正确。接着，我们对数据进行分组并计算每种类型的总销售单位数。最后，我们将结果存储到HDFS。

如果你仍然遇到问题，可以提供更多的上下文信息，例如你的Pig Latin脚本片段，这样我可以提供更具体的帮助。

参考链接：