MapReduce多表连接

多表关联

多表关联和单表关联类似，它也是通过对原始数据进行一定的处理，从其中挖掘出关心的信息。下面进入这个实例。

1 实例描述

输入是两个文件，一个代表工厂表，包含工厂名列和地址编号列；另一个代表地址表，包含地址名列和地址编号列。要求从输入数据中找出工厂名和地址名的对应关系，输出"工厂名——地址名"表。

样例输入如下所示。

1）factory：

factoryname                　　　　addressed

Beijing Red Star                　　　　1

Shenzhen Thunder            　　　　3

Guangzhou Honda            　　　　2

Beijing Rising                   　　　　1

Guangzhou Development Bank      2

Tencent                　　　　　　　　3

Back of Beijing                　　　　 1

2）address：

addressID    addressname

1        　　　　Beijing

2        　　　　Guangzhou

3        　　　　Shenzhen

4        　　　　Xian

样例输出如下所示。

factoryname                    　　　　addressname

Back of Beijing                    　　　　  Beijing

Beijing Red Star                    　　　　Beijing

Beijing Rising                    　　　　　 Beijing

Guangzhou Development Bank          Guangzhou

Guangzhou Honda                　　　　Guangzhou

Shenzhen Thunder                　　　　Shenzhen

Tencent                    　　　　　　　　Shenzhen

2 设计思路

多表关联和单表关联相似，都类似于数据库中的自然连接。相比单表关联，多表关联的左右表和连接列更加清楚。所以可以采用和单表关联的相同的处理方式，map识别出输入的行属于哪个表之后，对其进行分割，将连接的列值保存在key中，另一列和左右表标识保存在value中，然后输出。reduce拿到连接结果之后，解析value内容，根据标志将左右表内容分开存放，然后求笛卡尔积，最后直接输出。

这个实例的具体分析参考单表关联实例。下面给出代码。

 import java.io.IOException;
 import java.lang.String;
 import java.util.Iterator;
 import java.util.StringTokenizer;

 import org.apache.hadoop.fs.Path;
 import org.apache.hadoop.io.Text;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

 public class MTJoin {
     public static int time = 0;

     public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {

         @Override
         protected void map(Object key, Text value, Context context)
                 throws IOException, InterruptedException {
             String line = value.toString();
             String relationType = new String();
             if (line.contains("factoryname") == true
                     || line.contains("addressID") == true) {
                 return;
             }

             StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);
             String mapkey = new String();
             String mapvalue = new String();

             String[] split = line.split("    ");

             if (split.length == 2 && split[1].charAt(0) >= '0'
                     && split[1].charAt(0) <= '9') {
                 mapkey = split[1];
                 mapvalue = split[0];
                 relationType = "1";
             }
             if (split.length == 2 && split[0].charAt(0) >= '0'
                     && split[0].charAt(0) <= '9') {
                 mapkey = split[0];
                 mapvalue = split[1];
                 relationType = "2";
             }

             context.write(new Text(mapkey), new Text(relationType + "+"
                     + mapvalue));

         }
     }

     public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

         @Override
         protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
                 throws IOException, InterruptedException {
             if (0 == time) {
                 context.write(new Text("factoryname"), new Text("addressname"));
                 time++;
             }

             int factorynum = 0;
             String[] factory = new String[10];
             int addressnum = 0;
             String[] address = new String[10];

             for(Text value:values ){
                 if (0 == value.toString().length()) {
                     continue;
                 }

                 char relationType = value.toString().charAt(0);

                 // left
                 if ('1' == relationType) {
                     factory[factorynum] = value.toString().substring(2);
                     factorynum++;
                 }
                 // right
                 if ('2' == relationType) {
                     address[addressnum] = value.toString().substring(2);
                     addressnum++;
                 }
             }

             if (0 != factorynum && 0 != addressnum) {
                 for (int m = 0; m < factorynum; m++) {
                     for (int n = 0; n < addressnum; n++) {
                         context.write(new Text(factory[m]),
                                 new Text(address[n]));
                     }
                 }
             }
         }

     }

     public static void main(String[] args) throws Exception {
         Job job = new Job();
         job.setJobName("MTJoin");
         job.setJarByClass(MTJoin.class);

         job.setMapperClass(Map.class);
         job.setReducerClass(Reduce.class);

         job.setOutputKeyClass(Text.class);
         job.setOutputValueClass(Text.class);

         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

         System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
     }
 }