map端做join和reduce端做join有何区别？

最新推荐文章于 2022-01-06 15:17:47 发布
原创 最新推荐文章于 2022-01-06 15:17:47 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Hadoop #MapReduce #马克-to-win #马克java社区 #map端做join和reduce端做join区别

马克-to-win在马克java社区探讨了map端做join和reduce端做join的区别。Reduce端join需将所有数据经过Shuffle，消耗资源大、效率低；而Map端join只有map工作，可有效避免数据倾斜。

马克-to-win @ 马克java社区：map 端做join和reduce端做join有何区别？我们前面讲的是Reduce端join，因为Reduce端join需要把所有的数据都经过 Shuffle，非常消耗资源，效率要远远低于Map端join。Map端join是指只有map工作，reduce不工作，这样可以有效的避免数据倾 斜。

更多请见：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44594249/article/details/96722942

reduce的join
qq_27347421的博客
02-03 561
reduce-join join过程在reduce端进行 join将两个表中相同的id的数据拼接在一起 拼接的过程在reduce端进行 a:1 zs b:1 45 想在reduce端拼接这个数据 保证reduce端能够接受到的数据中a:1 zs b:1 45在一组 相同的关联键的数据被分到一组 map端key：两个表的关联键 reduce端接受的数据相同关联建的两个表中的数...
【MapReduce】Map Join和Reduce Join
HR的博客
04-07 1521
Map Join和Reduce Join俩种Join的介绍MapReduce JoinReduce JoinMap Join数据Reduce Join自定义类Mapper阶段Reduce阶段Driver阶段结果Map JoinMapper阶段Driver阶段结果 俩种Join的介绍 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，完全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内存溢出（OOM）。那么此时就可以用 Map
spark join
weixin_33989058的博客
11-03 189
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
【MapReduce篇06】MapReduce之MapJoin和ReduceJoin1
08-04
【MapReduce篇06】MapReduce之MapJoin和ReduceJoin1
MapJoin和ReduceJoin区别及优化
热门推荐
谦蓦的博客
11-18 1万+
MapJoin和ReduceJoin区别Map-side Join（Broadcast join）思想： 小表复制到各个节点上，并加载到内存中；大表分片，与小表完成连接操作。 两份数据中，如果有一份数据比较小，小数据全部加载到内存，按关键字建立索引。大数据文件作为map的输入，对map()函数每一对输入，都能够方便的和已加载到内存的小数据进行连接。把连接结果按key输出，经过shuffle阶段，
map端join和reduce端join的区别
weixin_30780221的博客
06-03 866
MapReduce Join MapJoin和ReduceJoin区别及优化 maptask处理后写到本地，如果再到reduce，又涉及到网络的拷贝。 map端join最大优势，可以提前过滤不需要的数据。 如对于20G左右的文件，可以用2个job来处理： 一个mapreduce进行数据过滤， 另一个mapreduce进行计算。 转载于:https://www.cnblogs.com/p...
19、Join操作map side join 和 reduce side join
05-29
总结来说，Map Side Join 和 Reduce Side Join 是 MapReduce 中处理 Join 操作的两种策略，各有优劣。选择哪种方法取决于数据的大小、可用内存以及性能需求。对于大规模数据处理，理解这两种 Join 方式的内在机制和...
MapReduce端Join操作（Map端join、Reduce端join）
zp17834994071的博客
06-08 788
map端join 指有两种表，只是一张较小，一张较大（一般大于1万条数据），大表的信息完全可以覆盖小表，往往将较小的表以键值对的形式添加到内存中，，然后只扫描大表：对于大表中的每一条记录key/value，在小表中查找是否有相同的key的记录，如果有，则连接后输出即可。 Map端join是数据到达map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle，非常消耗资源。所以一般都用Map端join。 操作流程 1.以键值对形式存储小表信息
Map Join与Reduce Join
weixin_49063354的博客
08-12 273
Join多种应用 1.Reduce Join 1.1.Reduce Join工作原理 ​ Map端的主要工作，为来之不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。 Reduce端的主要工作：在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在Map阶段依据打标志分开），最后进行合并就OK了。 1.2.Reduc Join案例实操 ​ 需求 ​ 订单数据表o
mapJoin与reduceJoin
weixin_43810802的博客
10-15 830
mapreduce中可以实现map端的join以及reduce端的join，我们看下有什么区别。 mapJoin与reduceJoin数据准备reduce joinmap joinhive的map join测试 数据准备 有一张订单表(order)： 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 1004 01 4 1005 02 5 1006 03 6 三列对应的字段分别是订单ID，产品ID以及产品数量。 然后还有一张产品表(pd)： 01 小米 02 华为 03 格力 对应的字段分别是
mapjoin和reducejoin
Taoxiaoku的博客
09-16 1523
20200912： 1：两种区别： map join：在map端实现文件合并重写setup和map方法 没有reduce 有一个表非常大，而另一个表非常小，以至于小表可以直接存放到内存中 reducejoin：map端实现分隔，reduce端实现文件合并 2：shuuffer的过程： 数据从map端溢出进入环形缓冲区 实现combiner partiton进行分区 key值进行排序 讲解： 1：mapjoin是会利用cachefile接入数据 与map端接入的数据进行逻辑连接 不需要写reducer re
MapJoin与ReduceJoin
m0_37908097的博客
01-06 1715
文章目录解决问题总结 解决问题 解决的都是同一个问题，即将两张“表‘进行join操作。更广义地来讲，就是不同数据源数据的合并问题。 reduce join是在map阶段完成数据的标记，在reduce阶段完成数据的合并 map join是直接在map阶段完成数据的合并，没有reduce阶段 举个例子： 有订单表跟商品表，现在需要将商品表中的商品名称填充到订单表中。得到如下的联合表： 如果我们使用Mysql可以使用Join语句很容易完成上述需求。 现在我们需要使用Reducejoin来完成上述需求 m
MapReduce实现的Join
weixin_30437481的博客
07-23 353
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...
Map join和reduce join的区别
weixin_50034171的博客
12-08 2623
MapJoin和ReduceJoin区别及优化 1 Map-side Join（Broadcast join） 思想： 小表复制到各个节点上，并加载到内存中；大表分片，与小表完成连接操作。 两份数据中，如果有一份数据比较小，小数据全部加载到内存，按关键字建立索引。大...
MapReduce的map端join和reduce端join
树深时见鹿_ic的博客
09-05 256
MapReduce的map端join和reduce端join
hive中Mapjoin 和Reducejoin 的区别
qq_41704237的博客
07-12 2129
Map join 配置： set hive.auto.convert.join = true（0.11版本后默认是true） set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000（设置小表的大小，默认就是25M） 原理： mapjoin ：主要用于小表连接大表，一般小表的大小为25M，大表没有什么具体的限制。 使用mapjoin的原因是： 在进行表的连接时，在map端处理完数据后，会把不同表的数据，形成不同的文件，reduce端进行拉取map端获得文件时，由于map端文
map端做join 和 reduce 端的join 对比
weixin_39979119的博客
12-16 995
reduce 端的join 缺点： 1.容易发生数据倾斜 2.reduce本身并行度不高，性能不高（个数datanode*0.95） 3.reducejoin需要结合list，本身存在性能瓶颈 map端做join 优势： 1.mapjoin的并行度高 2.可以有效的避免数据倾斜 流程： 至少一个表读取一行数据，另一个表读取所有数据 使用setup先把表数据读取出来，读取到map集合中，key：关联...
Map Join和Reduce Join的区别以及代码实现
qq_31337471的博客
08-28 4869
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...
Hadoop中Join多种应用
南国的技术栈
01-15 653
今天，南国在网上看到一篇不错的文章总结，也是我之前没有深入学习的一个知识点。在这里，对知识点做一个简要的概括和案例分析。 总结： Join： 将两个中的字段，通过公共字段进行关联！ MR ： ①在Reduce端Join 1.保证两个文件中的所有字段，都必须达到Reduce!需要将两个文件的所有字段封装为一个Bean 2.在Map端，为每个文件，打上标记 弊端：如果数据量大，reduce端处理过程耗...
MapReduce Join操作解析：MapSide Join与ReduceSide Join
在MapReduce中，JOIN操作也有两种主要实现方式：Map Side Join和Reduce Side Join。 ### Map Side Join Map Side Join在Map阶段完成JOIN操作。这种JOIN方式适用于一种情况，即一个输入数据集（通常称为“小表”）...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

mark_to_win

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值