mapreduce join操作

时间：2017-04-12 02:27:02 阅读：241 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

上次和朋友讨论到mapreduce，join应该发生在map端,理由太想当然到sql里面的执行过程了 wheremap端 join在map之前（笛卡尔积），但实际上网上看了，mapreduce的笛卡尔积发生在reduce端，下面哥们有个实现过程可以参考（http://blog.csdn.net/xyilu/article/details/8996204）。有空再看看实际上实现过程是不是和他写的代码一样。

前阵子把MapReduce实现join操作的算法设想清楚了，但一直没有在代码层面落地。今天终于费了些功夫把整个流程走了一遭，期间经历了诸多麻烦并最终得以将其一一搞定，再次深切体会到，什么叫从计算模型到算法实现还有很多路要走。

数据准备

首先是准备好数据。这个倒已经是一个熟练的过程，所要做的是把示例数据准备好，记住路径和字段分隔符。

准备好下面两张表：

（1）m_ys_lab_jointest_a（以下简称表A）

建表语句为：

[sql] view plain copy

print ?

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;

数据：

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：

[sql] view plain copy

print ?

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;

数据：

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

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：

代码

代码如下：

[java] view plain copy

print ?

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Vector;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
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.RecordWriter;
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));
}
// 处理来自表B的记录
else if (filePath.contains("m_ys_lab_jointest_b")) {
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 {
Vector<String> vecA = new Vector<String>(); // 存放来自表A的值
Vector<String> vecB = new Vector<String>(); // 存放来自表B的值
while (values.hasNext()) {
String value = values.next().toString();
if (value.startsWith("a#")) {
vecA.add(value.substring(2));
} else if (value.startsWith("b#")) {
vecB.add(value.substring(2));
}
}
int sizeA = vecA.size();
int sizeB = vecB.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(vecA.get(i) + DELIMITER +vecB.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);
}
}

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。

mapreduce join操作

标签：目录 apache 河北算法 org tco 组织 split apc

原文地址：http://www.cnblogs.com/yaohaitao/p/6696921.html

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