我有两个存储在hadoop中的文本文件，我想用它们在apache spark graphx中创建一个图形：
包含顶点信息的文本文件，包括标识每个顶点的guid类型字符串。
包含边信息的文本文件，包括两个链接源和目标顶点guid的guid类型字符串。
我将这些表文件导入到hcatalog表中，以便使用hivecontext从spark访问这些文件。
我的理解是：
在graphx中，vertexid是long类型。
apache spark graphx开发人员社区发出了将字符串用作vertexid的功能请求：https://issues.apache.org/jira/browse/spark-3799
为了继续我的项目，我想在guid信息的基础上，用long类型的额外列扩展我的2个表，以便在graphx中实现vertexids。pig没有像java中那样提供uuid.getmostsignificantbits（）之类的函数来将uuid/guid转换为long类型。
piggybank udf在“evaluation”部分中包含一个函数hashfnv的实现。虽然我不是java开发人员，但我从java源代码中了解到，该函数转换string类型的输入并返回long类型的散列。它还将输入表扩展到一个列为datatype.long的新表。
问题：
使用pig和piggybankjar执行hashfnv函数是一种实用的方法，可以从带有guid信息的输入表/文件生成long类型的vertexid吗？
注册piggybank jar之后，如何在pig中调用和使用hasfnv函数？你能提供示例代码吗？
假设：
唯一的guid将使用hashfnv生成long类型的唯一哈希。
我知道一个代表128位的guid不适合长的64位。但是，输入文件中的guid数量不会超过64位空间。