MapReduce算法例析——连接算法

本文是中国大学MOOC大数据算法课程的笔记,重点讲解了MapReduce在连接算法中的应用,包括Hash Join和多路连接的处理,并提到了Hive中的repartition join。还探讨了相似连接的算法,如Jaccard、Cosine和Dice相似性,并描述了MapReduce执行此类任务的步骤。

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这是中国大学MOOC大数据算法的课程笔记

这一讲是MapReduce一些相对复杂的应用


本讲分为两个部分:

连接(Join)算法

图算法


图算法在后一篇文章中讲述。


连接算法


笛卡尔积定义如下


在笛卡尔积上添加约束条件后的运算就是连接操作。如Theta连接和自然连接。连接在数据库中是比较昂贵的操作。



下面是Hash Join用MapReduce的实现:



对于两个表分别进行上述MapReduce过程操作:

将原表分块,mapper按Hash值将其划分为不同的Hash桶,然后reducer根据不同的Hash值将桶聚合。

这样两个表的第一个reducer生成的结果对应相同的Hash桶,再把它们放到同一个merger中进行hash join。


使用MapReduce处理多个连接的操作,h取1到m的范围数,Reducer取连接操作数的平方。


另一个例子是Hive中的repartition join


做连接的

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