MR案例：Map-Join

适用场景：一张表十分小【key不可重复】、一张表非常大。
用法：在Job提交时，首先将小表加载到 DistributedCache 分布式缓存中，然后从DistributeCache中读取小表解析成 key/value 保存到内存中（可以放在Hash Map等容器中）。然后扫描大表中的每条记录的 key 是否能在内存中找到相同 join key 的记录，如果有则直接输出结果。

package join.map;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;

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

/**
 * map-join中小表的数据如下：
 *
 *    1    Beijing
 *    2    Guangzhou
 *    3    Shenzhen
 *    4    Xian
 *
 * 大表的数据如下：
 *
 *    Beijing Red Star              1
 *    Shenzhen Thunder              3
 *    Guangzhou Honda               2
 *    Beijing Rising                1
 *    Guangzhou Development Bank    2
 *    Tencent                       3
 *    Back of Beijing               1
 */
public class MapJoin {    

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(MapJoin2.class);
 
        //此方法已过时,被job.addCacheFile()所取代
        //DistributedCache.addCacheFile(new URI("hdfs://10.16.17.182:9000/test/in/address.txt"), conf);
 
        //加载小表到 分布式缓存DistributedCache
　　　　 job.addCacheFile(new Path(args[0]).toUri());
 
        job.setMapperClass(MJMapper.class);
        job.setNumReduceTasks(0);
 
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
 
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
 
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));
 
        System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0:1);
    }

    public static class MJMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{

        /**
         * 此map是存放小表数据用的
         * 注意小表的key是不能重复的，类似与数据库的外键表
         * 在这里的小表，就相当于一个外键表
         * **/
        private HashMap<String, String> map=new HashMap<String, String>();

        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {            

            BufferedReader br=null;        // 读取文件流
            String line;

            // 获取DistributedCached里面 的共享文件
　　　　　　　 Path[] paths = context.getLocalCacheFiles();

            for(Path path : paths){
                if(path.getName().indexOf("address") >= 0){        //如果是 address文件
　　　　　　　　　　　　br=new BufferedReader(new FileReader(path.toString()));                    

                    while((line=br.readLine()) != null){    //读取文件中的每一行
　　　　　　　　　　　　　　 String[] splited = line.split("\t");

                        map.put(splited[0], splited[1]);    //将小表解析成 key/value 存放进map
                    }
                }
            }
        }

        /**
         * map阶段读取并处理大表中的数据
         * 小表中的数据是加载到HashMap中的，无需从hdfs读取
         */
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {

            if(value==null || ("").equals(value.toString())){    //跳过空值
                return;
            }

            String[] splited = value.toString().split("\t");
 
            if(map.get(splited[1]) != null){    //map中大表的 key 对应的 value 不为空
 
                Text keyOut = new Text(splited[0]);        //key=大表的第一列
                Text valueOut = new Text(map.get(splited[1]));    //value=小表的第二列
 
                context.write(keyOut, valueOut);
            }
        }
    }
}

更多参考分布式缓存DistributedCache