MR实现Join

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本文详细阐述了如何使用 MapReduce 实现 join 操作的算法设想、数据准备、计算模型及代码实现，包括从计算模型到算法实现过程中遇到的问题及解决策略。
前阵子把MapReduce实现join操作的算法设想清楚了，但一直没有在代码层面落地。今天终于费了些功夫把整个流程走了一遭，期间经历了诸多麻烦并最终得以将其一一搞定，再次深切体会到，什么叫从计算模型到算法实现还有很多路要走。

数据准备

首先是准备好数据。这个倒已经是一个熟练的过程，所要做的是把示例数据准备好，记住路径和字段分隔符。
准备好下面两张表：
（1）m_ys_lab_jointest_a（以下简称表A）
建表语句为：
[sql]  view plain copy print ?
  1. create table if not exists m_ys_lab_jointest_a (  
  2.      id bigint,  
  3.      name string  
  4. )  
  5. row format delimited  
  6. fields terminated by '9'  
  7. lines terminated by '10'  
  8. stored as textfile;  
数据：
id     name
1     北京
2     天津
3     河北
4     山西
5     内蒙古
6     辽宁
7     吉林
8     黑龙江

（2）m_ys_lab_jointest_b（以下简称表B）
建表语句为：
[sql]  view plain copy print ?
  1. create table if not exists m_ys_lab_jointest_b (  
  2.      id bigint,  
  3.      statyear bigint,  
  4.      num bigint  
  5. )  
  6. row format delimited  
  7. fields terminated by '9'  
  8. lines terminated by '10'  
  9. stored as textfile;  
数据：
id     statyear     num
1     2010     1962
1     2011     2019
2     2010     1299
2     2011     1355
4     2010     3574
4     2011     3593
9     2010     2303
9     2011     2347

我们的目的是，以id为key做join操作，得到以下表：
m_ys_lab_jointest_ab
id     name    statyear     num
1       北京    2011    2019
1       北京    2010    1962
2       天津    2011    1355
2       天津    2010    1299
4       山西    2011    3593
4       山西    2010    3574

计算模型

整个计算过程是：
（1）在map阶段，把所有记录标记成<key, value>的形式，其中key是id，value则根据来源不同取不同的形式：来源于表A的记录，value的值为"a#"+name；来源于表B的记录，value的值为"b#"+score。
（2）在reduce阶段，先把每个key下的value列表拆分为分别来自表A和表B的两部分，分别放入两个向量中。然后遍历两个向量做笛卡尔积，形成一条条最终结果。
如下图所示：

代码

代码如下：
[java]  view plain copy print ?
  1. import java.io.IOException;  
  2. import java.util.HashMap;  
  3. import java.util.Iterator;  
  4. import java.util.Vector;  
  5.   
  6. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
  7. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  8. import org.apache.hadoop.io.Writable;  
  9. import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit;  
  10. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;  
  11. import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;  
  12. import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;  
  13. import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;  
  14. import org.apache.hadoop.mapred.RecordWriter;  
  15. import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;  
  16. import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;  
  17.   
  18. /** 
  19.  * MapReduce实现Join操作 
  20.  */  
  21. public class MapRedJoin {  
  22.     public static final String DELIMITER = "\u0009"; // 字段分隔符  
  23.       
  24.     // map过程  
  25.     public static class MapClass extends MapReduceBase implements  
  26.             Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {  
  27.                           
  28.         public void configure(JobConf job) {  
  29.             super.configure(job);  
  30.         }  
  31.           
  32.         public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, Text> output,  
  33.                 Reporter reporter) throws IOException, ClassCastException {  
  34.             // 获取输入文件的全路径和名称  
  35.             String filePath = ((FileSplit)reporter.getInputSplit()).getPath().toString();  
  36.             // 获取记录字符串  
  37.             String line = value.toString();  
  38.             // 抛弃空记录  
  39.             if (line == null || line.equals("")) return;   
  40.               
  41.             // 处理来自表A的记录  
  42.             if (filePath.contains("m_ys_lab_jointest_a")) {  
  43.                 String[] values = line.split(DELIMITER); // 按分隔符分割出字段  
  44.                 if (values.length < 2) return;  
  45.                   
  46.                 String id = values[0]; // id  
  47.                 String name = values[1]; // name  
  48.                   
  49.                 output.collect(new Text(id), new Text("a#"+name));  
  50.             }  
  51.             // 处理来自表B的记录  
  52.             else if (filePath.contains("m_ys_lab_jointest_b")) {  
  53.                 String[] values = line.split(DELIMITER); // 按分隔符分割出字段  
  54.                 if (values.length < 3) return;  
  55.                   
  56.                 String id = values[0]; // id  
  57.                 String statyear = values[1]; // statyear  
  58.                 String num = values[2]; //num  
  59.                   
  60.                 output.collect(new Text(id), new Text("b#"+statyear+DELIMITER+num));  
  61.             }  
  62.         }  
  63.     }  
  64.       
  65.     // reduce过程  
  66.     public static class Reduce extends MapReduceBase  
  67.             implements Reducer<Text, Text, Text, Text> {  
  68.         public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,  
  69.                 OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)  
  70.                 throws IOException {  
  71.                       
  72.             Vector<String> vecA = new Vector<String>(); // 存放来自表A的值  
  73.             Vector<String> vecB = new Vector<String>(); // 存放来自表B的值  
  74.               
  75.             while (values.hasNext()) {  
  76.                 String value = values.next().toString();  
  77.                 if (value.startsWith("a#")) {  
  78.                     vecA.add(value.substring(2));  
  79.                 } else if (value.startsWith("b#")) {  
  80.                     vecB.add(value.substring(2));  
  81.                 }  
  82.             }  
  83.               
  84.             int sizeA = vecA.size();  
  85.             int sizeB = vecB.size();  
  86.               
  87.             // 遍历两个向量  
  88.             int i, j;  
  89.             for (i = 0; i < sizeA; i ++) {  
  90.                 for (j = 0; j < sizeB; j ++) {  
  91.                     output.collect(key, new Text(vecA.get(i) + DELIMITER +vecB.get(j)));  
  92.                 }  
  93.             }     
  94.         }  
  95.     }  
  96.       
  97.     protected void configJob(JobConf conf) {  
  98.         conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
  99.         conf.setMapOutputValueClass(Text.class);  
  100.         conf.setOutputKeyClass(Text.class);  
  101.         conf.setOutputValueClass(Text.class);  
  102.         conf.setOutputFormat(ReportOutFormat.class);  
  103.     }  
  104. }  

技术细节

下面说一下其中的若干技术细节：
（1）由于输入数据涉及两张表，我们需要判断当前处理的记录是来自表A还是来自表B。Reporter类getInputSplit()方法可以获取输入数据的路径，具体代码如下：
String filePath = ((FileSplit)reporter.getInputSplit()).getPath().toString();
（2）map的输出的结果，同id的所有记录（不管来自表A还是表B）都在同一个key下保存在同一个列表中，在reduce阶段需要将其拆开，保存为相当于笛卡尔积的m x n条记录。由于事先不知道m、n是多少，这里使用了两个向量（可增长数组）来分别保存来自表A和表B的记录，再用一个两层嵌套循环组织出我们需要的最终结果。
（3）在MapReduce中可以使用System.out.println()方法输出，以方便调试。不过System.out.println()的内容不会在终端显示，而是输出到了stdout和stderr这两个文件中，这两个文件位于logs/userlogs/attempt_xxx目录下。可以通过web端的历史job查看中的“Analyse This Job”来查看stdout和stderr的内容。
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Hive Join的底层原理概述 Hive Join的内部机制将SQL Join语句转换为MapReduce任务（称为“操作树”），主要通过MapReduce的分布式计算模型处理数据连接。整体流程包括： - **查询解析阶段**：Hive解析器（如ANTLR）将SQL Join语句拆解为逻辑执行计划，包括确定Join类型（如INNER JOIN、LEFT JOIN）、选择Join键（如`user.id = order.user_id`），以及优化策略（如小表优先加载）[^1][^3]。 - **任务转换阶段**：Hive根据表大小和配置（如`hive.auto.convert.join`参数）决定使用哪种Join实现。如果满足Map Join条件（如小表Join大表），则直接在Map阶段处理；否则降级为Common Join，在Reduce阶段处理[^2][^3]。 - **MapReduce执行**：最终任务提交到Hadoop集群，执行Map、Shuffle和Reduce阶段，以实现高效的数据连接。 整个过程的核心原理是利用MapReduce的“键值对”模型：在Join操作中，Join键（如关联字段）作为$k$，数据记录作为$v$，通过分组、排序和聚合实现数据对齐。 ### 2. Common Join实现过程（Reduce阶段完成Join） Common Join适用于大表Join大表，当不满足Map Join条件时使用（例如，未开启`hive.auto.convert.join=true`）。整个过程完全在Reduce阶段完成Join，包括Map、Shuffle和Reduce三个子阶段，具体步骤如下： - **Map阶段**： - Map任务读取输入数据（来自Hive表的分区），并对每条记录生成键值对：以Join键为键（$k$），原始记录或其他元数据为值（$v$）。例如，对于Join键`user_id`，Map输出可能形式化为 $(\text{user\_id}, \text{table\_name}\colon\text{data})$，其中`table_name`标记来源表（便于Reduce区分）。 - Map任务还会对输出按键进行分区（Partition），确保相同键的记录进入相同Reduce任务。这基于MapReduce的分区函数 $p(k) = \text{hash}(k) \mod R$，其中$R$是Reduce任务数[^5]。 - **输出示例**：如果表A记录为`(1, "Alice")`，表B记录为`(1, "Order1")`，Map输出：$ (1, "A:Alice") $ 和 $ (1, "B:Order1") $。 - **Shuffle阶段**： - Map输出通过网络传输到Reduce节点，过程中按键排序（Sort by Key）。MapReduce的Shuffle机制自动分组相同键的记录，形成一个键值组 $k, [v_1, v_2, \ldots]$。这依赖于Hadoop的排序算法（如快速排序），时间复杂度为$O(n \log n)$[^5]。 - 例如，键`1`的所有值`["A:Alice", "B:Order1"]`被汇聚到同一Reduce节点。 - **Reduce阶段**： - Reduce任务接收分组后的数据，对每个键执行Join操作：读取所有值列表，区分子记录来源表（通过`table_name`标签），然后组合匹配的记录。例如，将表A和表B的记录合并为结果行：`(1, "Alice", "Order1")`。 - 如果Join类型是INNER JOIN，只输出键匹配的记录；LEFT JOIN则保留左表不匹配记录（补充空值）。 - Reduce阶段可能涉及额外的过滤或聚合，通过Reducer函数实现高效处理[^2][^5]。 **整体优势**：Common Join处理大数据时可靠性高，但缺点是Shuffle网络开销大、性能较低，尤其当数据倾斜时（如某些键聚集过多记录）[^4]。优化方法包括设置合理Reduce任务数或使用分区键策略。 ### 3. Map Join实现过程（Map阶段完成Join） Map Join适用于小表Join大表的情况，它能规避Shuffle和Reduce阶段，直接在Map阶段完成Join，极大提升性能。实现原理依赖于Hive的“小表加载”机制： - **预加载小表**：在任务启动前，Hive通过本地缓存（如DistributedCache）将小表的全部数据加载到每个Map任务的JVM内存中，形成内存哈希表（如Java HashMap）。小表大小由参数 `hive.mapjoin.smalltable.filesize` 控制（默认约25MB）。 - **Map阶段**： - Map任务读取大表的数据流，对每条记录提取Join键 $k$，然后查询内存哈希表。如果匹配，直接输出Join结果；不匹配则根据Join类型处理（例如，INNER JOIN忽略，LEFT JOIN输出大表记录）。 - 整个过程无Shuffle或Reduce阶段，避免网络传输开销。Map任务输出即最终结果[^2][^3]。 - **示例伪代码**： ```java // Map阶段伪代码 MapFunction(bigTableRecord) { key = bigTableRecord.getJoinKey(); // 查询小表内存哈希表 if (smallTableHashMap.contains(key)) { outputResult = combine(bigTableRecord, smallTableHashMap.get(key)); emit(outputResult); // 直接输出 } else if (joinType == LEFT_JOIN) { emit(bigTableRecord + nullValues); // 输出左表记录 } } ``` **整体优势**：Map Join延迟低、吞吐量高，特别适合维度表（小表）Join事实表（大表）场景。优化原理通过减少数据移动和避免Shuffle，显著降低I/O和CPU开销，性能可提升10倍以上[^3][^4]。 ### 4. 优化机制与原理扩展 Hive还支持其他Join优化，如Bucket Join，原理基于预先分区和映射： - **Bucket Join**：如果表已桶化（Bucketed），Join键相同桶内的数据在相同Map任务处理，避免全表Shuffle。这通过MapReduce的输入分割优化实现：对于桶键$b$，直接读取对应桶数据。整体过程类似Map Join扩展，减少数据分布不均问题[^3]。 - **MapReduce原理应用**：Hive利用MapReduce排序（如TeraSort）和分组聚合（如Reduce端聚合$k$），优化Join性能。例如，在Common Join中，通过预排序键减少Shuffle时间[^4][^5]。 - **性能关键点**：Join效率取决于数据分布、键唯一性和集群资源。实际优化技巧包括启用Map Join、调整桶大小，或使用`EXPLAIN`语句分析执行计划[^4]。 ### 总结 Hive Join的MapReduce实现原理核心是将SQL Join转换为分布式任务：Common Join在Reduce阶段处理，涉及Map-Shuffle-Reduce全流程；Map Join在Map阶段完成，避免Shuffle开销，适合小大表场景。整个过程依赖于MapReduce的键值对模型、分区和排序机制。优化时需根据数据特征选择策略，以实现高效数据处理。掌握这些原理能帮助您更好地调优Hive查询[^1][^2][^3][^4][^5]。
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