MapReduce多种join实现实例分析（一）

最新推荐文章于 2024-05-03 11:44:49 发布
最新推荐文章于 2024-05-03 11:44:49 发布
阅读量273 收藏 1
点赞数
分类专栏： Hadoop
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/muyingmiao/article/details/100175681
版权

1、在Reudce端进行连接。
在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式，其具体的实现原理如下：
Map端的主要工作：为来自不同表（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阶段已经打标志）分开，最后进行笛卡尔只就ok了。原理非常简单，下面来看一个实例：

MapJoin案例详解
qq_36640234的博客
08-12 1338
MapJoin 1.MapJoin的重要知识点 MapJoin适用于有一张十分小的表和一张甚至多张非常小的表的场景，这样的话就可以在MapTask阶段将非常小的那几张表加载进内存，提前处理业务从而减少Reduce端的压力，以减少数据倾斜。 2.案例操作 2.1需求 ​ order.txt pid id amount ​
大数据之Hadoop学习——动手实战学习MapReduce编程实例
lzw2016的博客
12-09 7967
文章目录一、MapReduce编程实例1.自定义对象序列化需求分析报错：Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://192.168.17.10:9000/workspace/flowStatistics/output, expected: file:///解答一、正常处理即可，不过在...
mapreduce join 例子
xiao_jun_0820的专栏
03-18 1801
原文出处：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1f59bf0100l9cp.html   对于一个大数据的分析应用,join是必不可少的一项功能.现在很多构建与hadoop之上的应用,如Hive,PIG等在其内部实现了join程序,可以通过很简单的sql语句或者数据操控脚本完成相应的Join工作.那么join应该如何实现呢?今天我们就对join做一个简单的实现.我
Reduce Join案例实操
mischen520的博客
05-22 264
Map端的主要工作：为来自不同表或文件的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阶段已经打标志）分开，最后进行合并就ok了。 代码实现 （1）创建商品和订单合并后的TableBean类 package com.mischen.mapreduce.wordco
【MapReduce自定义Join逻辑】：高级技巧与实现方法
MapReduce的自定义Join不仅可以处理简单的等值连接，还能处理多表连接、模糊连接等多种复杂的连接类型。其优势在于灵活性高，可根据具体需求定制连接逻辑，但同时也要求开发者对数据流和计算节点有深入的理解。接...
MapReduce高级特性：应用实例与排序Join解析
"这篇文档是关于MapReduce的高级特性，主要涵盖了各种应用场景的实例，包括内存排序、自定义数据类型、二次排序、内存排序找出每组最大值以及两个表的简单JOIN操作。文档通过实际案例深入浅出地解析了MR的重要知识点...
大数据技术 ODPS MapReduce对外开放实践 共20页.pptx
03-26
1. **Logical Operator Tree (LOT)**：这是ODPS MapReduce的编程模型表达，它采用关系代数抽象，支持如Apply、Window、Select、Join、Union、Sort等多种运算符。LOT允许开发者通过这些抽象操作来构建复杂的数据处理...
【挑战与机遇】：大数据环境下MapReduce Join操作的应对策略
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。在MapReduce中，Join操作用于合并两个或多个数据集，它在数据处理中扮演着核心角色。Join操作将不同数据集中的相关数据组合在一起，以便对它们进行分析。理解...
MapReduce-day05-第三章框架原理-3.6ReduceJoin机制
AlphaG的博客
10-25 146
1：案例
大数据培训课程Reduce Join案例实操
zjjcchina的博客
11-21 265
1．需求表4-4 订单数据表t_order表4-5 商品信息表t_product 将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中。表4-6 最终数据形式2．需求分析通过将关联条件作为Map输出的key，将两表满足Join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个ReduceTask，在Reduce中进行数据的串联，如图4-20所示。图4-20 Reduce端表合并3．代码实现1）创建商品和订合并后的Bean类2）编写TableMapper类3）编写TableReducer类4）编写Ta
大数据Hadoo之MR Map Join案例实操
qq_43437122的博客
05-28 365
1．使用场景 Map Join适用于一张表十分小、一张表很大的场景。 2．优点 思考：在Reduce端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？ 在Map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加Map端业务，减少Reduce端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。 3．具体办法：采用DistributedCache （1）在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中。 （2）在驱动函数中加载缓存。 // 缓存普通文件到Task运行节点。 job.addCacheFile(new URI(“file:
Hadoop MapReduce Join应用 | ReduceJoin案例实操
lesileqin的博客
04-20 593
文章目录一、ReduceJoin 是什么二、ReduceJoin案例分析1、需求分析2、撸代码1）Bean对象2）Mapper3）Reducer 一、ReduceJoin 是什么 在现实世界，很多事情都是有关联的，这些关联的事务被抽象成数据的话，如果放在一个文件中是很麻烦的，所以人们一般会用多个文件进行存储，Join做的工作就是：把这些相关的文件都关联到一起。现在可能非常抽象，请耐心往下看案例分析 Map端主要工作：为来自不通表或文件的k-v键值对，打标签以区别不同来源的记录，用连接字段作为key，其余部
Reduce join与Map join 案例实操
wzq18845280610的博客
11-28 269
Reduce join与Map join 案例实操Reduce join案例实操Map join 案例实操 Reduce join案例实操 通过将关联条件作为map输出的key，将两表满足join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个reduce task，在reduce中进行数据的串联，如图4-20所示 1）创建商品和订合并后的bean类 package com.bk.mapreduce.table; import java.io.DataInput; import java.io.Da
MapReduce多表join
lukabruce的博客
05-23 546
本文以user.log、goods.log两张表的合并来举例。1、编写mapper类class JoinMRMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) th...
2024年阿里首次分享：内部（珠峰版)Java笔记，看完直接斩获12家offer
最新发布
m0_72758098的博客
05-03 638
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
MapReduce之MapJoin案例
08-17 173
使用场景# Map Join 适用于一张表十分小、一张表很大的场景。 优点# 思考：在Reduce 端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？ 在Map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加Map 端业务，减少Reduce 端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。 具体办法：采用DistributedCache# （1）在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中。 （2）在驱动函数中加载缓存。 Copy /缓存普通文件到Task运行节点。 job.addCacheFile(new URI(“f
01-Hadoop MapReduce Join操作 ReduceJoin案例实操写好Order类和Mapper类
有上进心的阿龙
01-03 136
评论
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
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