MapReduce Join关联

Reduce join

原理

Map端的主要工作：为来自不同表（文件）的key/value对打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。
Reduce端的主要工作：在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在map阶段已经打标志）分开，最后进行合并就ok了

需求

订单数据表t_order
id     pid    amount

商品信息表t_product
pid    pname
     小米
     华为
     格力

最终数据形式
id    pname    amount
    小米
    小米
    华为
    华为
    格力
    格力    

缺点

缺点：这种方式中，合并的操作是在reduce阶段完成，reduce端的处理压力太大，map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在reduce阶段极易产生数据倾斜（同一个reduce接收到的数据量很大）

　解决方案： map端实现数据合并

案例

package com.bigdata.mapreduce.table;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Writable;

public class TableBean implements Writable {
    private String order_id; // 订单id
    private String p_id; // 产品id
    private int amount; // 产品数量
    private String pname; // 产品名称
    private String flag;// 表的标记

    public TableBean() {
        super();
    }

    public TableBean(String order_id, String p_id, int amount, String pname, String flag) {
        super();
        this.order_id = order_id;
        this.p_id = p_id;
        this.amount = amount;
        this.pname = pname;
        this.flag = flag;
    }

    public String getFlag() {
        return flag;
    }

    public void setFlag(String flag) {
        this.flag = flag;
    }

    public String getOrder_id() {
        return order_id;
    }

    public void setOrder_id(String order_id) {
        this.order_id = order_id;
    }

    public String getP_id() {
        return p_id;
    }

    public void setP_id(String p_id) {
        this.p_id = p_id;
    }

    public int getAmount() {
        return amount;
    }

    public void setAmount(int amount) {
        this.amount = amount;
    }

    public String getPname() {
        return pname;
    }

    public void setPname(String pname) {
        this.pname = pname;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(order_id);
        out.writeUTF(p_id);
        out.writeInt(amount);
        out.writeUTF(pname);
        out.writeUTF(flag);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.order_id = in.readUTF();
        this.p_id = in.readUTF();
        this.amount = in.readInt();
        this.pname = in.readUTF();
        this.flag = in.readUTF();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return order_id + "\t" + pname + "\t" + amount + "\t" ;
    }
}
2）编写TableMapper程序
package com.bigdata.mapreduce.table;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

public class TableMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, TableBean>{
    TableBean bean = new TableBean();
    Text k = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        // 1 获取输入文件类型
        FileSplit split = (FileSplit) context.getInputSplit();
        String name = split.getPath().getName();

        // 2 获取输入数据
        String line = value.toString();

        // 3 不同文件分别处理
        if (name.startsWith("order")) {// 订单表处理
            // 3.1 切割
            String[] fields = line.split("\t");

            // 3.2 封装bean对象
            bean.setOrder_id(fields[0]);
            bean.setP_id(fields[1]);
            bean.setAmount(Integer.parseInt(fields[2]));
            bean.setPname("");
            bean.setFlag("0");

            k.set(fields[1]);
        }else {// 产品表处理
            // 3.3 切割
            String[] fields = line.split("\t");

            // 3.4 封装bean对象
            bean.setP_id(fields[0]);
            bean.setPname(fields[1]);
            bean.setFlag("1");
            bean.setAmount(0);
            bean.setOrder_id("");

            k.set(fields[0]);
        }
        // 4 写出
        context.write(k, bean);
    }
}
3）编写TableReducer程序
package com.bigdata.mapreduce.table;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class TableReducer extends Reducer<Text, TableBean, TableBean, NullWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<TableBean> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        // 1准备存储订单的集合
        ArrayList<TableBean> orderBeans = new ArrayList<>();
        // 2 准备bean对象
        TableBean pdBean = new TableBean();

        for (TableBean bean : values) {

            if ("0".equals(bean.getFlag())) {// 订单表
                // 拷贝传递过来的每条订单数据到集合中
                TableBean orderBean = new TableBean();
                try {
                    BeanUtils.copyProperties(orderBean, bean);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                orderBeans.add(orderBean);
            } else {// 产品表
                try {
                    // 拷贝传递过来的产品表到内存中
                    BeanUtils.copyProperties(pdBean, bean);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }

        // 3 表的拼接
        for(TableBean bean:orderBeans){
            bean.setPname (pdBean.getPname());
            // 4 数据写出去
            context.write(bean, NullWritable.get());
        }
    }
}
4）编写TableDriver程序
package com.bigdata.mapreduce.table;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class TableDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1 获取配置信息，或者job对象实例
        Configuration configuration = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 2 指定本程序的jar包所在的本地路径
        job.setJarByClass(TableDriver.class);

        // 3 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
        job.setMapperClass(TableMapper.class);
        job.setReducerClass(TableReducer.class);

        // 4 指定mapper输出数据的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);

        // 5 指定最终输出的数据的kv类型
        job.setOutputKeyClass(TableBean.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 6 指定job的输入原始文件所在目录
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

Map join

使用场景

一张表十分小、一张表很大。

解决方案

在map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加map端业务，减少reduce端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。

具体办法

（1）在mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中。
（2）在驱动函数中加载缓存。
　　job.addCacheFile(new URI("file:/e:/mapjoincache/pd.txt"));// 缓存普通文件到task运行节点

案例

package test;
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class DistributedCacheDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1 获取job信息
        Configuration configuration = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 2 设置加载jar包路径
        job.setJarByClass(DistributedCacheDriver.class);

        // 3 关联map
        job.setMapperClass(DistributedCacheMapper.class);
        // 4 设置最终输出数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 5 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 6 加载缓存数据
        job.addCacheFile(new URI("file:///e:/inputcache/pd.txt"));

        // 7 map端join的逻辑不需要reduce阶段，设置reducetask数量为0
        job.setNumReduceTasks(0);

        // 8 提交
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}
（2）读取缓存的文件数据
package test;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class DistributedCacheMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>{

    Map<String, String> pdMap = new HashMap<>();

    @Override
    protected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        // 1 获取缓存的文件
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("pd.txt"),"UTF-8"));

        String line;
        while(StringUtils.isNotEmpty(line = reader.readLine())){
            // 2 切割
            String[] fields = line.split("\t");

            // 3 缓存数据到集合
            pdMap.put(fields[0], fields[1]);
        }

        // 4 关流
        reader.close();
    }

    Text k = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 1 获取一行
        String line = value.toString();

        // 2 截取
        String[] fields = line.split("\t");

        // 3 获取产品id
        String pId = fields[1];

        // 4 获取商品名称
        String pdName = pdMap.get(pId);

        // 5 拼接
        k.set(line + "\t"+ pdName);

        // 6 写出
        context.write(k, NullWritable.get());
    }
}