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表数据:company.txt:百度1新浪1腾讯2星环3address.txt: 1 北京2深圳3上海result.txt:新浪 北京百度北京腾讯深圳星环上海代码:package youling.studio.joinonreduce;

大数据工作组交流Q-Q群:161636262原因:之所以存在reduce side join，是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段，即：同一个key对应的字段可能位于不同map中。但 Reduce side join是非常低效的，因为shuffle阶段要进行大量的数据传输。Map side join是针对以下场景进行的优化：两个待连接表中，有一个表非常大，而另一个表非常小，

我们知道，MapReduce是分为Mapper任务和Reducer任务，Mapper任务的输出，通过网络传输到Reducer任务端，作为输入。在Reducer任务中，通常做的事情是对数据进行归约处理。既然数据来源是Mapper任务的输出，那么是否可以在Mapper端对数据进行归约处理，业务逻辑与Reducer端做的完全相同。处理后的数据再传送到Reducer端，再做一次归约。这样的好处是减

在MapReduce操作时，我们知道传递的会按照key的大小进行排序，最后输出的结果是按照key排过序的。有的时候我们在key排序的基础上，对value也进行排序。这种需求就是二次排序。我们先看一下Mapper任务的数据处理过程吧，见下图。在图中，数据处理分为四个阶段：（1）Mapper任务会接收输入分片，然后不断的调用map函数，对记录进行处理。处理完毕后，转换为

尽管Hadoop框架是用java写的，但是Hadoop程序不限于java，可以用python、C++、ruby等。本例子中直接用python写一个MapReduce实例，而不是用Jython把python代码转化成jar文件。      例子的目的是统计输入文件的单词的词频。输入：文本文件 输出：文本（每行包括单词和单词的词频，两者之间用'\t'隔开）1. Python Map

在hadoop的mapreduce编程模型中，当在map端处理完成输出key-value对时，reduce端只会将key相同的到同一个reduce函数中去执行，如果现在map端输出的key是一个对像TextPair，，那这样每个map端到reduce都会变成如下形式(因为每个对象都不一样)：1>1>1>1>...12345但是我们有个需求，该对象包含两个整型成员变量first和

map阶段1. 使用job.setInputFormatClass(TextInputFormat)做为输入格式。注意输出应该符合自定义Map中定义的输出。2. 进入Mapper的map()方法，生成一个List。3. 在map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass()对这个List进行分区，每个分区映射到一个reducer。4. 每

大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。MapReduce的Shuffle过程介绍Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapRed...