hadoop优化(HDFS优化，MapReduce优化，MapReduce中实现Join操作)

最新推荐文章于 2024-06-29 21:38:35 发布
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#hadoop优化

本文探讨了Hadoop系统的优化方法，包括HDFS和MapReduce的优化策略，并详细介绍了MapReduce中实现Join操作的不同方式，如MapJoin、ReduceJoin及Semijoin等，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

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1.HDFS优化
在这里插入图片描述
2.MapReduce优化
在这里插入图片描述
MapReduce中实现Join操作
Map join：适合小文件和大文件的join
Join过程发生在Map端

每个Map task都可以直接读取到小文件内容 与大文件的每一个块进行join.

分布式join

小文件：文件大小 < 1个块的大小

Reduce join
join过程发生在Reduce

目标数据：

map端
读取2个文件,打标签,2个文件有主外键关系

shuffle
主键为key，剩余值为value

reduce端
判定每一条记录，

先取出标签的数据:只有一条

然后取出剩余数据，进行字符串拼接

Semi join：Map和Reduce都有
(1)将不需要join的数据在Map端直接过滤掉
将主表A中所有ID放入缓存（分布式缓存）

取出B表的每个Id，判定B的id是在分布式缓存中存在，如果不存在，直接过滤掉

(2)reduce 端join

夏天-.-
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