reduce端join與map端join演算法實現

2、實現機制：

通過將關聯的條件作為map輸出的key，將兩表滿足join條件的資料並攜帶資料所**的檔案資訊，發往同乙個reduce task，在reduce中進行資料的串聯

第一步：定義joinbeans

public

class
joinbeans extends joinreduce implements writable 
public
joinbeans
(string id, string date, string pid, string amount, string pname, string category_id, string price)
public string getid()
public
void
setid
(string id)
public string getdate()
public
void
setdate
(string date)
public string getpid()
public
void
setpid
(string pid)
public string getamount()
public
void
setamount
(string amount)
public string getpname()
public
void
setpname
(string pname)
public string getcategory_id()
public
void
setcategory_id
(string category_id)
public string getprice()
public
void
setprice
(string price)
@override
public string tostring()
';} @override
public
void
write
(dataoutput out) throws ioexception 
@override
public
void
readfields
(datainput in) throws ioexception 
}

public

class
else
}}

public

class joinreduce extends reducer
else
} context.
write
(beans,nullwritable.
get());}}

map與reduce的用法

高階函式，接收函式作為輸入或輸出的函式 map 函式接收兩個引數，第乙個引數是乙個對資料處理的函式 這個函式只能接收乙個引數 第二個引數是乙個可迭代物件 map 函式的功能是對第二個引數中的每乙個元素使用資料處理的函式進行處理並返回處理後 的值 所以 map 函式返回的是乙個迭代器，迭代器執行的過程...

Hive中開啟Map端和Reduce端的壓縮

1 開啟hive中間傳輸資料壓縮功能 set hive.exec.compress.intermediate true 2 開啟mapreduce中map的壓縮功能 set mapreduce.map.output.compress true 3 設定mapreduce中map輸出資料的壓縮方式 s...

map端和reduce端引數的調優策略

原文 使用hadoop進行大資料運算，當資料量及其大時，那麼對mapreduce效能的調優重要性不言而喻。尤其是shuffle過程中的引數配置對作業的總執行時間影響特別大。下面基於官網和工作中的情況總結和相關的調優策略。1.關於map端的調優屬性 2.關於reduce端的調優屬性 通常來說，在red...