MapReduce之join和sort

最新推荐文章于 2025-08-15 13:01:24 发布
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文章标签： mapreduce hadoop
本文深入探讨了MapReduce框架中Join和Sort技术的应用，详细解释了这两种操作的原理、实现方式及其在大数据处理场景中的优势。通过实例演示，帮助读者理解如何在实际项目中高效地使用MapReduce进行数据聚合和排序。

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大数据技术之MapReduce
悦分享
02-08 832
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是基于Hadoop的数据分析计算的核心框架。MapReduce处理过程分为两个阶段：Map和Reduce。Map负责把一个任务分解成多个任务，Reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总。压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在运行MR程序时，I/O操作、网络数据传输、Shuffle 和Merge要花大量的时间，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，因此，使用数据压缩显得非常重要。
Mapreduce三大组件之三———— SORT
Mr_Queen
11-16 389
一、基本思路 自定义 bean 类来封装流量信息，实现 WritableComparable 接口 将 bean 作为 Map 输出的 key 来传输 重写compareTo方法，对 Map 输出的 key 实现自定义排序 二、代码实现步骤 1、自定义 bean 类来封装流量信息，实现 WritableComparable 接口，并将 bean 作为 Map 输出的 key 来传输 2、定义成...
MapReduce实现基本SQL操作的原理-join和group by，以及Dinstinct
a11123939的专栏
02-03 1万+
详细讲解SQL编译为MapReduce之前，我们先来看看MapReduce框架实现SQL基本操作的原理 Join的实现原理 select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid; 在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源。MapReduce的过程如下
MapReduce实现两表join
weixin_34409741的博客
09-06 1413
一、方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 参考：https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/70242604 1.1reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下：在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为...
MapReduce实现join操作
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葱葱的城堡
05-30 2万+
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
Hadoop—MapReduce练习（数据去重、数据排序、平均成绩、倒排索引）
Oner.wv的专栏
03-03 1万+
1. wordcount程序 先以简单的wordcount为例。 Mapper： package cn.nuc.hadoop.mapreduce.wordcount; import java.io.IOException; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.io.IntWri...
MapReduce中RepartitionJoin: 分布式环境下数据表连接详解
MapReduce之Join操作在大数据处理中起着至关重要的作用，尤其是在分布式存储系统如Hadoop中。传统的关系型数据库join操作经过优化，但在海量数据场景下，MapReduce提供了新的解决方案。Join操作的核心是基于键值对的...
【MapReduce】Mapreduce基础知识整理 (三) shuffle机制、MapJoin、ReduceJoin、倒排序索引
人生所向，皆是美好
12-12 875
1. Mapreduce的Shuffle机制 1.1概述 一个mapreduce过程： map——>shuffle(排序、分组、分区、combiner)——>reduce MapReduce 中，mapper 阶段处理的数据如何传递给 reducer 阶段，是 MapReduce 框架中 最关键的一个流程，这个流程就叫 Shuffle Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据...
【MapReduce自定义Join逻辑】：高级技巧与实现方法
在大数据处理领域，MapReduce作为分布式计算框架的核心，其自定义Join逻辑允许开发者在数据处理时实现复杂的连接操作，以满足不同业务场景的需求。MapReduce的自定义Join不仅可以处理简单的等值连接，还能处理多表...
mapreduce两表join
05-11
在 MapReduce 中实现两个表的 join 操作通常需要以下步骤： 1. Mapper 阶段：将两个表中需要进行 join 的列作为 key，将整行数据作为 value 发送给 reduce 阶段。需要注意的是，对于需要 join 的列，需要在 Mapper ...
MapReduce实现的Join
weixin_30437481的博客
07-23 337
MapReduce Join 对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。 如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。 1 思路 1.1 reduce join 在map阶段, 把关键字作为key输出，并在value中标记出数据是来自data1还是data2。因为在shuffl...
MapReduce实现Distributed by and sort by
Cumu Blog
11-11 2611
1. 用MR实现hive的Distributed by and sort by使用，如：select * from A distributed by a, b，意思就是根据
MapReduce实现sql的group by和join
天天向上
06-18 2351
一、group by： HiveQL：select deptno, sum(sal) from emp group by deptno order by deptno; 场景模拟：要求计算出每个部门的工资总额。 package com.szh.hadoop; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.net....
MapReduce实现Join操作
qianyulin
10-25 735
1、介绍 在各种实际业务场景中，按照某个关键字对两份数据进行连接是非常常见的。如果两份数据都比较小，那么可以直接在内存中完成连接。如果是大数据量的呢？显然，在内存中进行连接会发生 OOM。MapReduce 可以用来解决大数据量的链接。 MapReduce 的Join操作主要分两类： MapJoin ...
使用MapReduce实现join操作
sun_0128的博客
07-02 1770
文章目录一.概述二.需求三.map+reduce实现join四.MapReduce Map端 join实现原理(没有reduce处理) 一.概述 熟悉SQL的读者都知道,使用SQL语法实现join是很简单的,只需要一条SQL语句即可,但是在大数据场景下使用MapReduce编程模型实现join还是比较繁琐的在实际生产中我们可以借助Hive,Spark SQL 等框架来实现join,但是对于join的实现原理我们需要掌握,这对于理解join的底层实现很有帮助,本文介绍如何使用MapReduce API 来实现
MapReduce:详解Shuffle过程
Mac Track
02-16 1871
Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce， Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料，但每次看完都云里雾里的绕着，很难理清大致的逻辑，反而越搅越混。前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作，需要深入代码研究MapReduce的运行机制，这才对Shuffle探了个究竟。考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火，所以在这里
hadoop Mapreduce中的group by 和 join实操
跳蛙pass的博客
06-07 703
背景 MapReduce中提供了表连接操作，其中包括Map join、Reduce join等。 group by Userinfos 实体类 package com.njbdqn.cust; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; public class Userinfos impl
MapReduce系统架构，颠覆了互联网分层架构的本质？
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08-14 297
摘要：MapReduce架构颠覆了传统互联网"固定CPU，移动数据"的分层架构，创新性地采用"固定数据，移动CPU"模式。这种设计针对离线业务特点（数据量大、时延容忍），让计算任务就近处理数据，大幅减少网络传输。与互联网架构（高吞吐、低时延）形成鲜明对比，体现了架构设计需因业务特点而异的核心理念。（149字）
HDFS数据倾斜导致MapReduce作业失败的排查与优化实践
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qq_35716689的博客
08-15 637
本文基于生产环境中HDFS数据倾斜导致MapReduce作业失败的问题，提供完整的排查思路、根因分析与基于随机扰动+二次聚合的优化实践，并给出自定义Partitioner、TotalOrderPartitioner等高级方案及预防监控措施。
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