MapReduce6 MapJoin和ReduceJoin
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其实Join就是Mysql中表的连接操作，后面使用hive还是一条sql语句就可以解决了，这里反正比较麻烦，但是要了解一下
Reduce Join原理
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那些来源不同文件的记录（在Map阶段已打标记）分开，最后进行合并就ok了
缺点
它的缺点很明显就是会造成Map和Reduce端也就是Shffle阶段出现大量的数据传输，效率很低下
Reduce Join实战
需求
订单表
| 订单id | pid | 数量 |
|---|---|---|
| 1001 | 01 | 1 |
| 1002 | 02 | 2 |
| 1003 | 03 | 3 |
| 1001 | 01 | 1 |
| 1002 | 02 | 2 |
| 1003 | 03 | 3 |
公司名称表
| Pid | 产品名称 |
|---|---|
| 01 | 小米 |
| 02 | 华为 |
| 03 | 格力 |
预期输出数据
订单id 产品名称 数量
1001 小米 1
1001 小米 1
1002 华为 2
1002 华为 2
1003 格力 3
1003 格力 3
过程分析
MapTask
1）Map中处理的事情
- 获取输入文件类型
- 获取输入数据
- 不同文件分别处理
- 封装Bean对象输出
01 1001 1 order
02 1002 2 order
03 1003 3 order
01 1001 1 order
02 1002 2 order
03 1003 3 order
01 小米 pd
02 华为 pd
03 格力 pd
2）默认对产品id进行排序
01 1001 1 order
01 1001 1 order
01 小米 pd
02 1002 2 order
02 1002 2 order
02 华为 pd
03 1003 3 order
03 1003 3 order
03 格力 pd
ReduceTask
1）Reduce方法缓存订单数据集合和产品表，然后合并
订单 产品名称 数量
1001 小米 1
1001 小米 1
1002 华为 2
1002 华为 2
1003 格力 3
1003 格力 3
代码
TableBean代码
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
public class TableBean implenments Writable{
private String order_id; //订单id
private String p_id; //产品id
private int amount; //产品数量
private String pname; //产品名称
private String flag; //表的标记
public TableBean() {
super();
}
public TableBean(String order_id, String p_id, int amount, String pname, String flag) {
super();
this.order_id = order_id;
this.p_id = p_id;
this.amount = amount;
this.pname = pname;
this.flag = flag;
}
public String getFlag() {
return flag;
}
public void setFlag(String flag) {
this.flag = flag;
}
public String getOrder_id() {
return order_id;
}
public void setOrder_id(String order_id) {
this.order_id = order_id;
}
public String getP_id() {
return p_id;
}
public void setP_id(String p_id) {
this.p_id = p_id;
}
public int getAmount() {
return amount;
}
public void setAmount(int amount) {
this.amount = amount;
}
public String getPname() {
return pname;
}
public void setPname(String pname) {
this.pname = pname;
}
@Override public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeUTF(order_id);
out.writeUTF(p_id);
out.writeInt(amount);
out.writeUTF(pname);
out.writeUTF(flag);
}
@Override public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.order_id = in.readUTF();
this.p_id = in.readUTF();
this.amount = in.readInt();
this.pname = in.readUTF();
this.flag = in.readUTF();
}
@Override
public String toString() {
return order_id + "\t" + pname + "\t" + amount + "\t" ;
}
}
TableMappe代码
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
public class TableMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, TableBean>{
String name;
TableBean bean = new TableBean();
Text k = new Text();
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取输入文件切片
FileSplit split = (FileSplit) context.getInputSplit();
// 2 获取输入文件名称
name = split.getPath().getName();
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取输入数据
String line = value.toString();
// 2 不同文件分别处理
if (name.startsWith("order")) {
// 订单表处理
// 2.1 切割
String[] fields = line.split("\t");
// 2.2 封装bean对象
bean.setOrder_id(fields[0]);
bean.setP_id(fields[1]);
bean.setAmount(Integer.parseInt(fields[2]));
bean.setPname("");
// 打上标签
bean.setFlag("other");
k.set(fields[1]);
}else {
// 产品表处理
// 2.3 切割
String[] fields = line.split("\t");
// 2.4 封装bean对象
bean.setP_id(fields[0]);
bean.setPname(fields[1]);
bean.setFlag("pd");
bean.setAmount(0);
bean.setOrder_id("");
k.set(fields[0]);
}
// 3 写出
context.write(k, bean);
}
}
TableReducer代码
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class TableReducer extends Reducer<Text, TableBean, TableBean, NullWritable> {
@Override protected void reduce(Text key, Iterable<TableBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1准备存储订单的集合
ArrayList<TableBean> orderBeans = new ArrayList<>();
// 2 准备bean对象
TableBean pdBean = new TableBean();
for (TableBean bean : values) {
// 根据flag判定是哪个表来的数据
if ("order".equals(bean.getFlag())) {
// 订单表 // 拷贝传递过来的每条订单数据到集合中
TableBean orderBean = new TableBean();
try {
// 对象互拷，Web中常见操作
BeanUtils.copyProperties(orderBean, bean);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
orderBeans.add(orderBean);
} else {
// 产品表 try
{
// 拷贝传递过来的产品表到内存中
BeanUtils.copyProperties(pdBean, bean);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
// 3 表的拼接
for(TableBean bean:orderBeans){
// 遍历订单表，将名字设置进来即可
bean.setPname (pdBean.getPname());
// 4 数据写出去
context.write(bean, NullWritable.get());
}
}
}
TableDriver代码
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class TableDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 0 根据自己电脑路径重新配置
args = new String[]{"e:/input/inputtable","e:/output1"};
// 1 获取配置信息，或者job对象实例
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration);
// 2 指定本程序的jar包所在的本地路径
job.setJarByClass(TableDriver.class);
// 3 指定本业务job要使用的Mapper/Reducer业务类
job.setMapperClass(TableMapper.class);
job.setReducerClass(TableReducer.class);
// 4 指定Mapper输出数据的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);
// 5 指定最终输出的数据的kv类型
job.setOutputKeyClass(TableBean.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
// 6 指定job的输入原始文件所在目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
boolean result = job.waitForCompletion(true); System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
总解
**缺点：**这种方式中，合并的操作是Reduce阶段完成的，Reduce端的处理压力太大，Map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，而且Reduce阶段极易产生数据倾斜。
**解决方案：**Map端实现数据合并
MapJoin
应用场景
MapJoin适用于一张表十分小，一张表十分大的场景
对于Reducer数据倾斜的处理办法是：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，尽可能减少数据倾斜
通常都是用hive进行mapjoin操作
采用DistributedCache
（1）在Mapper的setup阶段，奖文件读入到缓存集合中
（2）在驱动函数加载缓存
//缓存普通文件到Tas运行节点
job.addCacheFile(new URI("file://e:/cache/pd.txt"));
代码
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
* map-join中小表的数据如下：
*
* 1 Beijing
* 2 Guangzhou
* 3 Shenzhen
* 4 Xian
*
* 大表的数据如下：
*
* Beijing Red Star 1
* Shenzhen Thunder 3
* Guangzhou Honda 2
* Beijing Rising 1
* Guangzhou Development Bank 2
* Tencent 3
* Back of Beijing 1
*/
public class MapJoin {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(MapJoin2.class);
//此方法已过时,被job.addCacheFile()所取代
//DistributedCache.addCacheFile(new URI("hdfs://10.16.17.182:9000/test/in/address.txt"), conf);
//加载小表到 分布式缓存DistributedCache
job.addCacheFile(new Path(args[0]).toUri());
job.setMapperClass(MJMapper.class);
job.setNumReduceTasks(0);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0:1);
}
public static class MJMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{
/**
* 此map是存放小表数据用的
* 注意小表的key是不能重复的，类似与数据库的外键表
* 在这里的小表，就相当于一个外键表
* **/
private HashMap<String, String> map=new HashMap<String, String>();
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
BufferedReader br=null; // 读取文件流
String line;
// 获取DistributedCached里面 的共享文件
Path[] paths = context.getLocalCacheFiles();
for(Path path : paths){
//如果是 address文件
if(path.getName().indexOf("address") >= 0){
br=new BufferedReader(new FileReader(path.toString()));
//读取文件中的每一行
while((line=br.readLine()) != null){
String[] splited = line.split("\t");
//将小表解析成 key/value 存放进map
map.put(splited[0], splited[1]);
}
}
}
}
/**
* map阶段读取并处理大表中的数据
* 小表中的数据是加载到HashMap中的，无需从hdfs读取
*/
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
if(value==null || ("").equals(value.toString())){ //跳过空值
return;
}
String[] splited = value.toString().split("\t");
if(map.get(splited[1]) != null){ //map中大表的 key 对应的 value 不为空
Text keyOut = new Text(splited[0]); //key=大表的第一列
Text valueOut = new Text(map.get(splited[1])); //value=小表的第二列
context.write(keyOut, valueOut);
}
}
}
}
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