MR实现reduce join和map join及hive的执行计划

本文深入探讨MapReduce的工作原理,包括输入格式、记录读取、切片、Mapper、Reducer等关键组件,以及Hive如何实现join操作。通过实例讲解了MapReduce和Hive join的执行流程和优化策略,如数据倾斜处理和Map Join。

一、涵盖

MapReduce
InputFormat
RecordReader
切片:block=input split 1.1
File…
Text…
NLine…
DB…
Mapper
setup
map 业务逻辑
cleanup
Combiner
本地的Reducer
注意适用场景
Partitioner
将key按照某种规则进行分发
Hash:
Custom
Reducer
setup
reduce
cleanup
OutputFormat
RecordWriter
DB…
Text…
File…
排序
全排
分区排

二、MapReduce Hive实现join

join
select e.empno,e.ename,e.deptno,d.dname from emp e join dept d on e.deptno=d.deptno;

Reduce/Shuffle/Common Join
join操作是在reduce端完成的

mr:
    两张表 emp dept
    使用两个MapTask来读取我们的emp和dept数据
    MR是要进行shuffle,Mapper的key是我们on的条件 deptno
    相同的deptno会被分发到同一个reduce中去
    有一个标识符来区分某一条数据到底来自于哪个表
    select e.empno,e.ename,e.deptno,d.dname from emp e join dept d on e.deptno=d.deptno;

    最终的输出字段:empno ename deptno dname flag
    需要自定义序列化类:Info

    脏数据 不干净的数据

   文件:MapTask
   表:TableScan
    1)读完数据以后==>Shuffle==>Reduce来join
    2)某一个join的key对应的数据量大==>skew
        1Y条数据
        9000W都是deptno=10 ReduceTask
reducer join
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>com.cc.pxj.wfy</groupId>
    <artifactId>phoneWcRuoZe</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
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        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
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    </repositories>
    <dependencies>
        <!-- 添加Hadoop依赖 -->
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-client -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
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            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/junit/junit -->
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.11</version>
            <scope>test</scope>
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        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.17</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <pluginManagement><!-- lock down plugins versions to avoid using Maven defaults (may be moved to parent pom) -->
            <plugins>
                <!-- clean lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#clean_Lifecycle -->
                <plugin>
                    <artifactId>maven-clean-plugin</artifactId>
                    <version>3.1.0</version>
                </plugin>
                <!-- default lifecycle, jar packaging: see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/default-bindings.html#Plugin_bindings_for_jar_packaging -->
                <plugin>
                    <artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>
                    <version>3.0.2</version>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                    <version>3.8.0</version>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
                    <version>2.22.1</version>
                </plugin>
                <plugin>
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                    <version>3.0.2</version>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-install-plugin</artifactId>
                    <version>2.5.2</version>
                </plugin>
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                    <artifactId>maven-deploy-plugin</artifactId>
                    <version>2.8.2</version>
                </plugin>
                <!-- site lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#site_Lifecycle -->
                <plugin>
                    <artifactId>maven-site-plugin</artifactId>
                    <version>3.7.1</version>
                </plugin>
                <plugin>
                    <artifactId>maven-project-info-reports-plugin</artifactId>
                    <version>3.0.0</version>
                </plugin>
            </plugins>
        </pluginManagement>
    </build>
</project>
package com.ccj.pxj.join;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
/**
 *
 */
public class Info implements Writable {
   
   
    private int empno;
    private String ename;
    private int deptno;
    private String dname;
    private int flag; //区分数据从哪里来的标志位
    public Info(){
   
   }
    public Info(int empno, String ename, int deptno, String dname){
   
   
        this.empno = empno;
        this.ename = ename;
        this.deptno = deptno;
        this.dname = dname;
    }
    public Info(int empno, String ename, int deptno, String dname
<think>首先,用户的问题是关于“HiveJoinMapReduce中的实现原理”,具体是“HiveJoinMapReduce实现过程原理”。用户的查询中提到了多个引用,但我需要参考用户上一次的问题我的回答,因为系统级指令说“请尽可能多的参考用户上一次的问题你的回答”。回顾历史:用户在系统级指令部分给出了示例,是关于快速排序的,但那是示例,不是实际的历史消息。在我的响应历史中,这个用户对话是第一次交互,因为没有之前的消息序列。用户直接发了一条消息,包含系统级指令用户查询。用户消息的开头是系统级指令,然后是用户查询部分。用户说:“参考站内引用:引用[1]到[5]...”,然后询问“我想了解HiveJoinMapReduce中的实现原理”。系统级指令说“请尽可能多的参考用户上一次的问题你的回答”,但在这个对话中,这是我第一次响应,所以没有“上一次的问题回答”。我需要专注于当前查询。系统级指令要求回答时:-使用中文回答-结构清晰,帮助用户逐步解决问题-保证回答真实可靠-行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$-生成相关问题-在引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]-使用引用中提供的信息用户提供了引用[1]到[5],内容关于HiveJoinMapReduce中的实现。我需要整合这些信息来构建回答。关键信息从引用:-引用[1]:HiveJoin依赖于Hadoop的MapReduce框架,步骤包括查询解析。-引用[2]:Hive中的Join类型:CommonJoin(在Reduce阶段完成)MapJoin(在Map阶段完成)。CommonJoin涉及Map、Shuffle、Reduce阶段。-引用[3]:Hive支持多种Join方案:MapJoin(小表Join大表)、ReduceJoin(大表Join大表)、BucketJoin。-引用[4]:在Hive查询中运用MapReduce原理优化查询,强调理解MapReduce对性能优化的重要性。-引用[5]:HiveSQL解析原理,SQL转换为MapReduce过程,例如GroupBy时Map输出key。用户的具体问题是“HiveJoinMapReduce实现过程原理”,所以我需要解释HiveJoinMapReduce中的实现原理过程。结构清晰的回答:-逐步解释:先介绍HiveMapReduce的关系。-然后详细说明Join实现过程。-区分不同类型的Join:CommonJoinMapJoin。-基于引用信息,确保真实可靠。系统指令要求生成相关问题,所以在末尾添加“§§相关问题§§”部分。回答中引用的段落需要添加引用标识。例如,如果我解释一个概念来自引用[2],就在末尾加[^2]。现在,制定回答大纲:1.**引言**:介绍HiveJoin基于MapReduce的背景。2.**整体过程**:简述SQL如何转换为MapReduce任务。-引用查询解析等步骤。3.**详细原理**:-**CommonJoin实现**:在Reduce阶段完成,描述Map、Shuffle、Reduce过程。-**MapJoin实现**:在Map阶段完成,适合小表Join大表。-其他如BucketJoin简要提及(基于引用[3])。4.**优化原理**:讨论基于MapReduce的优化,如分区、排序。-引用[4][5]的信息。5.**结论**:总结关键点。6.**相关问题**:生成3-4个相关问题。生成相关问题示例:1.MapJoinCommonJoin的主要区别是什么?2.如何选择Hive中的Join策略?3.在实际应用中,HiveJoin的常见问题及解决方法是什么?4.BucketJoin的工作机制是怎样的?确保使用中文回答。对于数学表达式,如果有数学内容,比如分区键的计算等,用$...$或$$...$$。但在HiveJoin原理中,可能不涉及复杂数学,大多是描述性内容。不过,如果有等式,例如在Reduce阶段处理key时,可考虑添加。参考引用[5]提到将GroupBy字段组合为map的输出key,但这不直接是Join。或许在描述排序或分组时添加。例如,在CommonJoin中,Map阶段输出key-value对,其中key是Join键。添加一个简单表达式:例如,Map输出:$(\text{join\_key},\text{record})$,这可以是一个行内表达式。独立公式:如果需要方程,比如优化方程,但可能没必要。最终,回答结构:-分段清晰。-添加引用。-以代码块展示伪代码或步骤(如果适用),基于系统指令的示例中用了代码块。</think> 以下是关于Hive JoinMapReduce实现原理的详细解释。我将参考您提供的引用信息([1]-[5]),并结合Hive的核心机制逐步解析。Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具,其Join操作的底层执行依赖MapReduce计算框架。实现过程涉及SQL查询解析、任务转换MapReduce阶段执行,主要分为两种实现方式:Common Join(在Reduce阶段完成JoinMap Join(在Map阶段完成Join)。下面我会清晰说明原理、过程,并确保内容真实可靠,基于Hive官方文档优化实践。 ### 1. Hive Join的底层原理概述 Hive Join的内部机制将SQL Join语句转换为MapReduce任务(称为“操作树”),主要通过MapReduce的分布式计算模型处理数据连接。整体流程包括: - **查询解析阶段**:Hive解析器(如ANTLR)将SQL Join语句拆解为逻辑执行计划,包括确定Join类型(如INNER JOIN、LEFT JOIN)、选择Join键(如`user.id = order.user_id`),以及优化策略(如小表优先加载)[^1][^3]。 - **任务转换阶段**:Hive根据表大小配置(如`hive.auto.convert.join`参数)决定使用哪种Join实现。如果满足Map Join条件(如小表Join大表),则直接在Map阶段处理;否则降级为Common Join,在Reduce阶段处理[^2][^3]。 - **MapReduce执行**:最终任务提交到Hadoop集群,执行Map、ShuffleReduce阶段,以实现高效的数据连接。 整个过程的核心原理是利用MapReduce的“键值对”模型:在Join操作中,Join键(如关联字段)作为$k$,数据记录作为$v$,通过分组、排序聚合实现数据对齐。 ### 2. Common Join实现过程(Reduce阶段完成Join) Common Join适用于大表Join大表,当不满足Map Join条件时使用(例如,未开启`hive.auto.convert.join=true`)。整个过程完全在Reduce阶段完成Join,包括Map、ShuffleReduce三个子阶段,具体步骤如下: - **Map阶段**: - Map任务读取输入数据(来自Hive表的分区),并对每条记录生成键值对:以Join键为键($k$),原始记录或其他元数据为值($v$)。例如,对于Join键`user_id`,Map输出可能形式化为 $(\text{user\_id}, \text{table\_name}\colon\text{data})$,其中`table_name`标记来源表(便于Reduce区分)。 - Map任务还会对输出按键进行分区(Partition),确保相同键的记录进入相同Reduce任务。这基于MapReduce的分区函数 $p(k) = \text{hash}(k) \mod R$,其中$R$是Reduce任务数[^5]。 - **输出示例**:如果表A记录为`(1, "Alice")`,表B记录为`(1, "Order1")`,Map输出:$ (1, "A:Alice") $ $ (1, "B:Order1") $。 - **Shuffle阶段**: - Map输出通过网络传输到Reduce节点,过程中按键排序(Sort by Key)。MapReduce的Shuffle机制自动分组相同键的记录,形成一个键值组 $k, [v_1, v_2, \ldots]$。这依赖于Hadoop的排序算法(如快速排序),时间复杂度为$O(n \log n)$[^5]。 - 例如,键`1`的所有值`["A:Alice", "B:Order1"]`被汇聚到同一Reduce节点。 - **Reduce阶段**: - Reduce任务接收分组后的数据,对每个键执行Join操作:读取所有值列表,区分子记录来源表(通过`table_name`标签),然后组合匹配的记录。例如,将表A表B的记录合并为结果行:`(1, "Alice", "Order1")`。 - 如果Join类型是INNER JOIN,只输出键匹配的记录;LEFT JOIN则保留左表不匹配记录(补充空值)。 - Reduce阶段可能涉及额外的过滤或聚合,通过Reducer函数实现高效处理[^2][^5]。 **整体优势**:Common Join处理大数据时可靠性高,但缺点是Shuffle网络开销大、性能较低,尤其当数据倾斜时(如某些键聚集过多记录)[^4]。优化方法包括设置合理Reduce任务数或使用分区键策略。 ### 3. Map Join实现过程(Map阶段完成JoinMap Join适用于小表Join大表的情况,它能规避ShuffleReduce阶段,直接在Map阶段完成Join,极大提升性能。实现原理依赖于Hive的“小表加载”机制: - **预加载小表**:在任务启动前,Hive通过本地缓存(如DistributedCache)将小表的全部数据加载到每个Map任务的JVM内存中,形成内存哈希表(如Java HashMap)。小表大小由参数 `hive.mapjoin.smalltable.filesize` 控制(默认约25MB)。 - **Map阶段**: - Map任务读取大表的数据流,对每条记录提取Join键 $k$,然后查询内存哈希表。如果匹配,直接输出Join结果;不匹配则根据Join类型处理(例如,INNER JOIN忽略,LEFT JOIN输出大表记录)。 - 整个过程无Shuffle或Reduce阶段,避免网络传输开销。Map任务输出即最终结果[^2][^3]。 - **示例伪代码**: ```java // Map阶段伪代码 MapFunction(bigTableRecord) { key = bigTableRecord.getJoinKey(); // 查询小表内存哈希表 if (smallTableHashMap.contains(key)) { outputResult = combine(bigTableRecord, smallTableHashMap.get(key)); emit(outputResult); // 直接输出 } else if (joinType == LEFT_JOIN) { emit(bigTableRecord + nullValues); // 输出左表记录 } } ``` **整体优势**:Map Join延迟低、吞吐量高,特别适合维度表(小表)Join事实表(大表)场景。优化原理通过减少数据移动避免Shuffle,显著降低I/OCPU开销,性能可提升10倍以上[^3][^4]。 ### 4. 优化机制与原理扩展 Hive还支持其他Join优化,如Bucket Join,原理基于预先分区映射: - **Bucket Join**:如果表已桶化(Bucketed),Join键相同桶内的数据在相同Map任务处理,避免全表Shuffle。这通过MapReduce的输入分割优化实现:对于桶键$b$,直接读取对应桶数据。整体过程类似Map Join扩展,减少数据分布不均问题[^3]。 - **MapReduce原理应用**:Hive利用MapReduce排序(如TeraSort)分组聚合(如Reduce端聚合$k$),优化Join性能。例如,在Common Join中,通过预排序键减少Shuffle时间[^4][^5]。 - **性能关键点**:Join效率取决于数据分布、键唯一性集群资源。实际优化技巧包括启用Map Join、调整桶大小,或使用`EXPLAIN`语句分析执行计划[^4]。 ### 总结 Hive JoinMapReduce实现原理核心是将SQL Join转换为分布式任务:Common JoinReduce阶段处理,涉及Map-Shuffle-Reduce全流程;Map JoinMap阶段完成,避免Shuffle开销,适合小大表场景。整个过程依赖于MapReduce的键值对模型、分区排序机制。优化时需根据数据特征选择策略,以实现高效数据处理。掌握这些原理能帮助您更好地调优Hive查询[^1][^2][^3][^4][^5]。
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