• 0 MapReduce实现Reduce Side Join操作


    一.准备两张表以及对应的数据

    (1)m_ys_lab_jointest_a(以下简称表A)

    建表语句:

    create table if not exists m_ys_lab_jointest_a (  
         id bigint,  
         name string  
    )  
    row format delimited  
    fields terminated by '9'  
    lines terminated by '10'  
    stored as textfile;  

    具体数据如下:

    id    name
    1     北京
    2     天津
    3     河北
    4     山西
    5     内蒙古
    6     辽宁
    7     吉林
    8     黑龙江
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
    (2)m_ys_lab_jointest_b(以下简称表B)
    建表语句为:
    create table if not exists m_ys_lab_jointest_b (  
         id bigint,  
         statyear bigint,  
         num bigint  
    )  
    row format delimited  
    fields terminated by '9'  
    lines terminated by '10'  
    stored as textfile;  
    id   statyear  num
    1     2010     1962
    1     2011     2019
    2     2010     1299
    2     2011     1355
    4     2010     3574
    4     2011     3593
    9     2010     2303
    9     2011     2347

     

     

     

     

     

     

    我们的目的是,以id为key做join操作,得到以下表:m_ys_lab_jointest_ab

    id     name    statyear     num
    1       北京    2011    2019
    1       北京    2010    1962
    2       天津    2011    1355
    2       天津    2010    1299
    4       山西    2011    3593
    4       山西    2010    3574

     

     

     

     

     

     

    二.计算模型

    整个计算过程是:

    (1)在map阶段,把所有记录标记成<key, value>的形式,其中key是id,value则根据来源不同取不同的形式:来源于表A的记录,value的值为"a#"+name;来源于表B的记录,value的值为"b#"+score。
    (2)在reduce阶段,先把每个key下的value列表拆分为分别来自表A和表B的两部分,分别放入两个向量中。然后遍历两个向量做笛卡尔积,形成一条条最终结果。
     如下图所示:

    上代码:

    import java.io.IOException;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Iterator;
    import java.util.List;
    
    import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit;
    import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
    import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
    import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
    import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
    import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
    import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;  
      
    /** 
     * MapReduce实现Join操作 
     */  
    public class MapRedJoin {  
        public static final String DELIMITER = "u0009"; // 字段分隔符  
          
        // map过程  
        public static class MapClass extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {  
            public void configure(JobConf job) {  
                super.configure(job);  
            }  
              
            public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException, ClassCastException {  
                // 获取输入文件的全路径和名称  
                String filePath = ((FileSplit)reporter.getInputSplit()).getPath().toString();  
                // 获取记录字符串  
                String line = value.toString();  
                // 抛弃空记录  
                if (line == null || line.equals("")){
                    return;
                }   
                // 处理来自表A的记录  
                if (filePath.contains("m_ys_lab_jointest_a")) {  
                    String[] values = line.split(DELIMITER); // 按分隔符分割出字段  
                    if (values.length < 2){
                        return;
                    }   
                    String id = values[0]; // id  
                    String name = values[1]; // name  
                    output.collect(new Text(id), new Text("a#"+name));  
                } else if (filePath.contains("m_ys_lab_jointest_b")) {// 处理来自表B的记录
                    String[] values = line.split(DELIMITER); // 按分隔符分割出字段  
                    if (values.length < 3){
                        return;
                    }  
                    String id = values[0]; // id  
                    String statyear = values[1]; // statyear  
                    String num = values[2]; //num  
                    output.collect(new Text(id), new Text("b#"+statyear+DELIMITER+num));  
                }  
            }  
        }  
          
        // reduce过程  
        public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, Text, Text, Text> {  
            public void reduce(Text key, Iterator<Text> values, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException {  
                List<String> listA = new ArrayList<String>(); // 存放来自表A的值  
                List<String> listB = new ArrayList<String>(); // 存放来自表B的值  
                while (values.hasNext()) {
                    String value = values.next().toString();  
                    if (value.startsWith("a#")) {  
                        listA.add(value.substring(2));  
                    } else if (value.startsWith("b#")) {  
                        listB.add(value.substring(2));  
                    }  
                }
                int sizeA = listA.size();  
                int sizeB = listB.size();  
                // 遍历两个向量  
                int i, j;  
                for (i = 0; i < sizeA; i ++) {  
                    for (j = 0; j < sizeB; j ++) {  
                        output.collect(key, new Text(listA.get(i) + DELIMITER +listB.get(j)));  
                    }  
                }     
            }  
        }  
          
        protected void configJob(JobConf conf) {  
            conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
            conf.setMapOutputValueClass(Text.class);  
            conf.setOutputKeyClass(Text.class);  
            conf.setOutputValueClass(Text.class);  
            conf.setOutputFormat(ReportOutFormat.class);  
        }  
    }

     三.技术细节

    下面说一下其中的若干技术细节:
    (1)由于输入数据涉及两张表,我们需要判断当前处理的记录是来自表A还是来自表B。Reporter类getInputSplit()方法可以获取输入数据的路径,具体代码如下:
    String filePath = ((FileSplit)reporter.getInputSplit()).getPath().toString();
    (2)map的输出的结果,同id的所有记录(不管来自表A还是表B)都在同一个key下保存在同一个列表中,在reduce阶段需要将其拆开,保存为相当于笛卡尔积的m x n条记录。由于事先不知道m、n是多少,这里使用了两个向量(可增长数组)来分别保存来自表A和表B的记录,再用一个两层嵌套循环组织出我们需要的最终结果。
    (3)在MapReduce中可以使用System.out.println()方法输出,以方便调试。不过System.out.println()的内容不会在终端显示,而是输出到了stdout和stderr这两个文件中,这两个文件位于logs/userlogs/attempt_xxx目录下。可以通过web端的历史job查看中的“Analyse This Job”来查看stdout和stderr的内容。
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