hadoop中join的基本應用

map端的主要工作：為來自不同表或檔案的key/value對打標籤以區別不停**的記錄。然後用連線字段作為key，其餘部分和新加部分的標誌作為value，最後進行輸出。

reduce段主要工作：在reduce端以連線字段作為key的分組已經完成，我們只需要在每乙個分組當中將那些**於不同檔案的記錄（在map階段已經打標誌）分開，最後進行合併就ok了。

首先先看需求，以下面例子為例

//序列化反序列化順序必須一致

public

void

write

(dataoutput out)

throws ioexception

@override

public

void

readfields

(datainput in)

throws ioexception

@override

public string tostring()

}

public

class
extends
@override
protected
void
map(longwritable key, text value, context context)
throws ioexception, interruptedexception 
else
//寫出k，v
context.
write
(k,v);}
}

public

class
tablereducer
extends
reducer
catch
(illegalacces***ception e)
catch
(invocationtargetexception e)
orderbeans.
add(temporderbean);}
else
catch
(illegalacces***ception e)
catch
(invocationtargetexception e)}}
//遍歷集合orderbeans,替換掉每個orderbean的pid為pname,然後寫出
for(tablebean orderbean : orderbeans)
}}

public

class
tabledriver
}

public

class
extends
//關流
ioutils.
closestream
(reader)
; ioutils.
closestream
(fsdis);}
@override
protected
void
map(longwritable key, text value, context context)
throws ioexception, interruptedexception 
}

public

class
mapjoindriver
}

Hadoop 中的兩表join

作為資料分析中經常進行的join 操作，傳統dbms 資料庫已經將各種演算法優化到了極致，而對於hadoop 使用的mapreduce 所進行的join 操作，去年開始也是有各種不同的算 文出現，討論各種演算法的適用場景和取捨條件，本文討論hive 中出現的幾種join 優化，然後討論其他演算法實現...

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