MapReduce之Join实现

最新推荐文章于 2024-07-21 10:01:08 发布
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#join #JOIN #mapreduce #MapReduce #优化

JoinUsingMapSideJoin已经实现，一直在纠结代码传还是不传。
在Map端实现Join可以大大优化Map到Reduce的数据传输量。
MapReduce实现join操作
youzi_qiu7的博客
09-24 981
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之Join操作
03-03
不同于传统的单机模式，在分布式存储的下采用MapReduce编程模型，也有相应的处理措施和优化方法。本文对Hadoop中最基本的join方法进行简单介绍，这也是其它许多方法和优化措施的基础。文中所采用的例子来自于...
MapReduce学习之MapJoin案例实现
m0_58050808的博客
05-30 713
MapReduce
MapReduce Join
weixin_47243236的博客
11-29 1369
1. MapReduce Join 1.1 Join join 常使用在数据库中，例如内连接、外连接。在大数据应用中，MapReduce Join 能够解决数据的连接问题。 1.2 MapReduce Join 的分类 Join 实现的方法有两种：Reduce Join、Map Join ???? Reduce Join： Map端：为不同文件的 key/value 打上标签来区分，用连接的字段作为key，value可以用当前行的所有内容，并且为value添加标识。 reduce端：获取来在map处理后
使用MapReduce实现join操作
sun_0128的博客
07-02 1788
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
大数据 第五章 mapreduce实现join数据合并
最新发布
ww20110863的博客
07-21 583
有一个userinfo文件和多个orderinfo文件，userinfo中文件数据为：userid,userage,username,usersexorderinifo中的文件数据为：需要将两个文件中的信息进行合并并输出。
MapReduce实现Join操作
qianyulin
10-25 763
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 ...
MapReduce之join操作
happy19870612's blog
11-17 702
一  前言 在很多时候，我们可能需要处理的不是一个单独的文件，而是几个有关联的文件，比如账户信息和订单信息=> 账户信息：customerIdname address telephone 订单信息：orderIdcustomerId price productName 我们很可能就需要用到这2个文件，并且他们的关系通过用户id进行关联或者join.   两个文件的关联点作为key，后面
MapReduce之join实现方案
笨字第1号
07-30 2271
MapReduce之join实现方案，直接使用内置类CompositeInputFormat和TupleWritable实现， 以下代码是转载的，因为原文网址在公司内部无法正常访问，故借地保存下，未测试过， 后期会给出自己的join方案。代码如下： import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.
MapReduce之Join多表查询实现
在记录自己编程工作与编程生活的同时，给那些困于无法入门编程世界的朋友提供一点帮助，在有限的生命中给有需要的人尽一点绵薄之力。
05-25 732
MapReduce之Join多表查询实现一、需求说明二、测试数据三、编程思路四、实现步骤五、打包上传到集群中运行 一、需求说明 要求：实现dept部门表和emp员工表关联查询即等值查询，实现如下SQL功能： select b.deptname,a.ename from emp a join dept b on a.deptno=b.deptno 二、测试数据 员工信息表：下载地址 表字段说明： 三、编程思路 思路： 1、在map阶段注意区分读取进来的数据所属哪张表，需做判断进行区分 2、在
【MapReduce篇06】MapReduce之MapJoin和ReduceJoin1
08-04
今天，我们将讲解 MapReduce 之 MapJoin 和 ReduceJoin 两种 Join 操作的实现原理和应用场景。 MapJoin 概述 MapJoin 是一种特殊的 Join 操作，通过在 Map 阶段对数据进行 Join 操作，减少了 Reduce 阶段的数据...
MapReduce实现join连接
08-30
简单的在MapReduce中实现两个表的join连接简单的在MapReduce中实现两个表的join连接简单的在MapReduce中实现两个表的join连接
Hadoop＿Map中获取当前spilt文件名
热门推荐
笨字第1号
07-18 1万+
有时候需要在Map类中的map函数中获取当前split所读取的文件名。 在旧版mapred下面实现方法如下： // 获得输入文件的路径名 String path=((FileSplit)reporter.getInputSplit()).getPath().toString(); //使用Reporter reporter对象来获取，在新版mapreduce中， Reporter r
Hadoop执行shell脚本
笨字第1号
07-17 6860
分享个自己的hadoop 执行的shell脚本， 不过对于会写shell脚本的人估计用不到， 对于不会写shell脚本的人似乎又看不懂。 如果有兴趣学习的话可以私下联系。至于 脚本中涉及的相关文件（源码/compile.sh），未能上传。 权且做个记录，方便自己后期回顾而已。 由于仅供自己测试用，所以比较粗糙 执行时： 直接执行程序 hadoop@namenode#./Hadoo
虚拟机Linux socket通信异常
笨字第1号
07-12 4013
最近在做Hadoop实验。根据错误提示发现是datanode通过ipc连接不上namenode。 最后查看hadoop源码，发现是socket通信问题。网上看过很多资料，也请教了很 多人，但是没有人有类似经验，一直解决不了，现在问题解决了，权且做个记录， 方便以后的朋友。 问题： 实验环境： 宿主机均是i7处理器（8核/16G）   虚拟机（客户机）均是VmWare wo
Mapreduce pairs算法 实现
笨字第1号
07-25 2792
今天实现了pairs算法，但是出于公司保密协议的规定，不能够随意把代码分享出来。 简单分享Map，Reduce,MaruPairs三个类，要实现MaruPairs，还需要重写自己的 Comparator类，做点优化。程序功能是判断风扇fan1开启下时，风扇fan2开启的比率。 前三个类代码粘帖如下： Map类： public static class MyMap exte
hadoop日志文件_奇怪的时间
笨字第1号
07-17 2713
在hadoop性能优化的实验中，碰到一个奇怪的问题，描述如下： 在shell端显示                  job先执行时间：13：53：32～13：57：18（3m46s，根据shell终端显示计算）                  Map执行时间：13：53：33～13：57：04（3m31s，根据shell终端显示的估计值）                  Reduc执
Mapreduce Strips算法 实现
笨字第1号
07-27 1477
终于实现Strips算法了，蛋疼啊。 分享部分代码,只是为了实现基本功能， 异常捕获处理什么的等细节都没考虑。 为了和算法描述一致，在Map类cleanup函数中 又化归了一下。如果不要求严格的话，直接可以 省略这一步，在Reduce中再处理。 粘帖如下： Map类： public static class MyMap extends Mapper { pr
Hadoop 参数配置命令_简单范例
笨字第1号
07-20 1102
通过命令 ：Hadoop distcp -Ddfs.block.size=$[256*1024*1024] /path/to/inputdata /path/to/inputdata-with-largeblocks的方式来将已经存在咋hdfs上的数据进行大块化。 调整运行参数（ -Dmapred.max.split.size=$[16*1024*1024] ），或者在配置文件中对将 m
基于mapreduce的join实现
06-28
### 回答1： 基于MapReduce的join实现是通过使用MapReduce框架，将两个或多个数据集合并为一个更大的数据集的技术。在这种实现中，MapReduce框架可以将来自不同数据源的键值对合并到一个记录中。通过使用这种技术，可以提高大规模数据处理的效率和准确性。 ### 回答2： MapReduce是一种分布式计算框架，其特点是可扩展性、高可靠性和高效率。通过MapReduce的编程模型可以轻松地实现大规模数据的处理和分析。而在实现MapReduce的join操作时，需要考虑到如下几个方面。 首先，join操作需要将多个数据集合并成一个，这就需要对数据进行归一化处理。在MapReduce中，可以使用一个Map任务来对每个数据集进行归一化，将每个数据集中的key-value对处理成相同的形式。比如说，对于两个数据集A和B，其key-value对分别为(key1, value1)和(key2, value2)，则可以将它们转换成相同的形式(key, (value1, value2))，其中key表示需要进行join操作的属性值。 其次，join操作需要进行数据的匹配，即将具有相同key值的数据进行合并。在MapReduce中，可以使用一个Reduce任务来进行合并。具体地说，Reduce任务按照key值对数据进行分组，并将每组数据中的value值进行合并。比如说，在处理(key, (value1, value2))这个数据对时，可以将其与其他具有相同key值的数据对进行配对，然后将它们合并成一个(key, (value1, value2, …, valuen))的形式。 最后，join操作需要考虑到数据规模和数据分布的问题。在大规模数据的情况下，需要进行数据分片和并行处理，以保证效率和可靠性。在数据分布不均匀的情况下，可以采用数据倾斜的处理策略，将数据分配到不同的Reduce任务中进行处理。 总之，基于MapReduce的join实现需要考虑到数据归一化、数据匹配和数据分布等方面的问题。只有综合考虑这些问题，才能够实现高效、可靠的数据处理和分析。 ### 回答3： MapReduce是一个分布式计算框架，在大规模数据处理中应用广泛。在MapReduce中，将数据划分为map()和reduce()两个阶段。Map()负责数据的处理和转换，而Reduce()负责数据汇总和计算。 在大规模数据处理过程中，连接（join）是一个十分常见的操作，它用来将多个数据集合并为一个。MapReduce中的连接实现主要基于两个操作：Map-Side Join和Reduce-Side Join。 Map-Side Join主要通过map()函数来实现，它将两个数据集合并成一个，不需要reduce()函数。 Reduce-Side Join则是必须通过reduce()函数来实现合并两个数据集的操作，具体步骤包括以下几个过程： 1. 首先，需要对两个数据集进行相应的加载和划分。 2. 然后，将两个数据集的key进行比较，将相同的key分配到同一个reduce函数中去处理，并对相同key的value进行合并。 3. 在reduce中，需要进行特判操作，如果两个不同的key后面所对应的value不为空，则将这个key的value输出到最终结果文件中去。 通过MapReduce实现连接操作，可以使得大数据处理更为高效和精确，同时也具有优秀的可扩展性和可靠性。因此，在大数据处理中，MapReduce的连接操作应用得越来越广泛。
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