27、大数据中的 MapReduce 连接模式应用

大数据中的 MapReduce 连接模式应用

在大数据处理中，数据连接是一项常见且重要的操作。不同的连接策略适用于不同的场景，下面将详细介绍几种常见的连接技术。

1. 半连接（Semi - join）

在处理两个大型数据集（如用户日志和 OLTP 数据库中的用户数据）时，如果直接进行连接，可能会面临内存不足或性能低下的问题。半连接提供了一种解决方案，它通过三个 MapReduce 作业来完成连接操作，避免了归约端连接的开销。

1.1 问题描述

需要连接大型数据集，同时避免洗牌（shuffle）和排序阶段的开销。

1.2 解决方案

使用三个 MapReduce 作业来连接两个数据集。该技术适用于处理大型数据集，但可以通过过滤掉不匹配的记录，将作业规模缩小到适合任务内存的大小。

1.3 作业步骤

• 作业 1 ：从用户日志中提取唯一的用户名。

graph LR
    A[用户日志] --> B(映射阶段：提取唯一用户名)
    B --> C(归约阶段：生成唯一用户名集合)
    C --> D[唯一用户名集合]

代码示例：

public static class Map extends Mapper<Text, Text, Text, NullWritable> {
    pr