mapreduce例項——reduce端join
在reudce端進行join連線是mapreduce框架進行表之間join操作最為常見的模式。
1.reduce端join實現原理
（1）map端的主要工作，為來自不同表（檔案）的key/value對打標籤以區別不同**的記錄。然後用連線字段作為key，其餘部分和新加的標誌作為value，最後進行輸出。
（2）reduce端的主要工作，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，最後進行笛卡爾只就ok了。
2.reduce端join的使用場景
reduce端連線比map端連線更為普遍，因為在map階段不能獲取所有需要的join欄位，即：同乙個key對應的字段可能位於不同map中，但是reduce端連線效率比較低，因為所有資料都必須經過shuffle過程。
3.本實驗的reduce端join**執行流程：
（1）map端讀取所有的檔案，並在輸出的內容裡加上標識，代表資料是從哪個檔案裡來的。
（2）在reduce處理函式中，按照標識對資料進行處理。
（3）然後將相同的key值進行join連線操作，求出結果並直接輸出。
(1)map端讀取所有的檔案，並在輸出的內容裡加上標識，代表資料是從哪個檔案裡來的。
(2)在reduce處理函式中，按照標識對資料進行處理。
(3)然後將相同key值進行join連線操作，求出結果並直接輸出。
mapreduce中join連線分為map端join與reduce端join，這裡是乙個reduce端join連線。程式主要包括兩部分：map部分和reduce部分。
map
map函式輸出的經過shuffle將key相同的所有value放到乙個迭代器中形成values，然後將鍵值對傳遞給reduce函式。reduce函式中，首先新建兩個vector集合，用於存放輸入的values中以"1+"開頭和"2+"開頭的資料。然後用增強版for迴圈遍歷並巢狀if判斷，若判斷values裡的元素以1+開頭，則通過substring(2)方法切分元素，結果存放到left集合中，若values裡元素以2+開頭，則仍利用substring(2)方法切分元素，結果存放到right集合中。最後再用兩個巢狀for迴圈，遍歷輸出，其中輸入的key直接賦值給輸出的key，輸出的value為left +"\t"+right。
**如下:
context.getinputsplit()).getpath().tostring();
if (filepath.contains("orders1")) else if (filepath.contains("order_items1")) }}
public static class myreducer extends reducer else if (str.startswith("2+"))
}int sizel = left.size();
int sizer = right.size();
+
"left:"+left);
+
"right:"+right);
for (int i = 0; i < sizel; i++) {
for (int j = 0; j < sizer; j++) {
context.write(key, new text(left.get(i) + "\t" + right.get(j)));
+
" \t" +
left.get(i) + "\t" +
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