Map Reduce的join算法的实现

最新推荐文章于 2022-02-05 19:35:08 发布

好像条狗

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分类专栏： MapReduce 文章标签： Hadoop MapRedece join

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44319151/article/details/103134863

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本文介绍了如何使用Hadoop MapReduce实现join操作，通过在reduce阶段处理两个数据表orders.txt和product.txt的连接。首先定义了JoinBean类存储数据，接着在map阶段根据文件名区分数据并写出，然后在reduce阶段进行数据串联。这种方法虽然简单，但在reduce端处理压力大，资源利用率不高，容易出现数据倾斜问题。解决方案是采用map端join。

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##1、reduce端join算法实现
这里有两个数据表：orders.txt和product.txt
在这里插入图片描述
假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在HDFS中，需要用mapreduce程序来实现一下SQL查询运算：
select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a join t_product b on a.pid = b.id

2、实现机制：
通过将关联的条件作为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
#第一步：定义OrderBean：
package com.czxy7;

import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class JoinBean implements Writable {
private String id;
private String date;
private String pid;
private String amount;
private String pname;
private String cateory_id;
private String price;

@Override
public String toString() {
    return "JoinBean{" +
            "id='" + id + '\'' +
            ", date='" + date + '\'' +
            ", pid='" + pid + '\'' +
            ", amount='" + amount + '\'' +
            ", pname='" + pname + '\'' +
            ", cateory_id='" + cat

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