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…

 在关系型数据库中,要实现join操作是非常方便的,通过sql定义的join原语就可以实现.在hdfs存储的海量数据中,要实现join操作,可以通过HiveQL很方便地实现.不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作,本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作. 一.Map-Join:在Reduce端完成的join操作  假设存在用户数据文件users.txt和用户登录日志数据文件login_logs.txt,数据内容分别如下所示:  用户数据文件user.tx…

前段时间有一个业务需求,要在外网商品(TOPB2C)信息中加入 联营自营 识别的字段.但存在的一个问题是,商品信息 和 自营联营标示数据是 两份数据:商品信息较大,是存放在hbase中.他们之前唯一的关联是url.所以考虑用url做key将两者做join,将 联营自营标识 信息加入的商品信息中,最终生成我需要的数据: 一,首先展示一下两份数据的demo example 1. 自营联营标识数据(下面开始就叫做unionseller.txt) http://cn.abc.www/product436…

Hadoop基础-MapReduce的Join操作 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.连接操作Map端Join(适合处理小表+大表的情况) no001 no002 no003 no004 no005 no006 no007 no008 orders.txt 文件内容 linghunbaiduren yinzhengjie alex linhaifeng wupeiqi xupeicheng changqiling laowang customers.txt 文…

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 ' lines terminated ' 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…

哈喽-各位小伙伴们中秋快乐,好久没更新新的文章啦,今天分享如何使用mapreduce进行join操作. 在离线计算中,我们常常不只是会对单一一个文件进行操作,进行需要进行两个或多个文件关联出更多数据,类似与sql中的join操作. 今天就跟大家分享一下如何在MapReduce中实现join操作 需求 现有两张,一张是产品信息表,一张是订单表.订单表中只表存了产品ID,如果想要查出订单以及产品的相关信息就必须使用关联. 实现 根据MapReduce特性,大家都知道在reduce端,相同key的ke…

一.背景 MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join.Reduce端join还有半连接,现在我们要讨论的是Map端join,Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的,效率要远远高于Reduce端join,因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle,非常消耗资源. 二.具体join 1.join的例子     比如我们有两个文件,分别存储 订单信息:products.txt,和 商品信息:orders.txt ,详细数据如下: products.t…

hive的多表连接,都会转换成多个MR job,每一个MR job在hive中均称为Join阶段.按照join程序最后一个表应该尽量是大表,因为join前一阶段生成的数据会存在于Reducer 的buffer中,通过stream最后面的表,直接从Reducer中读取已经缓冲的中间数据结果,与后面的大表进行连接时,只需要从buffer中读取缓存的key,与大表中的指定key进行连接,速度更快,也避免内存缓冲区溢出. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b…

MapReduce Join 对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题,如果数据量比较小,可以在内存中完成连接. 如果数据量比较大,在内存进行连接操会发生OOM.mapreduce join可以用来解决大数据的连接. 1 思路 1.1 reduce join 在map阶段, 把关键字作为key输出,并在value中标记出数据是来自data1还是data2.因为在shuffle阶段已经自然按key分组,reduce阶段,判断每一个value是来自data1还是data2,在…

1. 概述. 本文主要介绍了mapreduce框架上如何实现两表JOIN. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主要思想如下: 在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标签 (tag),比如:tag=0表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2.…

一.Map端Join 可连接两个都非常大的数据集之间可使用map端连接,数据在到达map端之前就执行连接操作. 需满足: 两个要连接的数据集都先划分成相同数量的分区,相同的key要保证在同一分区中(每个分区中两个数据集数据量不一定要要相同), 并且要 按连接key排序:  利用CompositeInputFormat类,可实现map端连接: 代码参考:GitHub上Join示例 其它参考:hadoop实现join (CompositeInputFormat) 参考2 二.Reduce端连接 Re…

class A { public int id { get; set; } public string name { get; set; } } class B { public int id { get; set; } public int age { get; set; } } class C { public int id { get; set; } public string address { get; set; } } private void button8_Click(objec…

1.join语句 Sql join语句用来合并两个或多个表中的记录.ANSI标准SQL语句中有四种JOIN:INNER,OUTER,LEFTER,RIGHT,一个表或视图也可以可以和它自身做JOIN操作.下面举例说明.下面所举的例子使用的表有Employee和Department,在这两个表中Department.DepartmentID是主键,Employee.DepartmentID是外键. 图1—Employee表 LastName DepartmentID Country Employe…

原文:SQL点滴2-重温sql语句中的join操作 1.join语句 Sql join语句用来合并两个或多个表中的记录.ANSI标准SQL语句中有四种JOIN:INNER,OUTER,LEFTER,RIGHT,一个表或视图也可以可以和它自身做JOIN操作.下面举例说明.下面所举的例子使用的表有Employee和Department,在这两个表中Department.DepartmentID是主键,Employee.DepartmentID是外键. 图1—Employee表 LastName De…

0. 说明 在 Hive 中进行 join 操作 1. 操作步骤 1.0 建表 在 hiveserver2 服务启动的前提下,在 Beeline客户端中输入以下命令 # 新建顾客表 create table customers(id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; # 新建订单表 create table orders(oid int, oname string, oprice…

这些子查询在oracle和mysql等数据库中都能执行,但是在hive中却不支持,但是我们可以把这些查询语句改为join操作: -- 1.子查询 select * from A a where a.update_time = (select min(b.update_time) from A b) -- 2.in操作 select * from A a where a.dept = 'IT' and a.num ') 改为join操作如下: select t2.* from (select mi…

1 问题描述 在调用一个MySQL存储过程的时候,有时候会出现下面的错误: Illigal mix of collations(gbk\_chinese\_ci, IMPLICIT) and (latin1\_swedish\_ci, IMPLICIT) for operation '=' 我从去年到现在遇到了很多这个问题,这篇文章做一下解决方法的总结,基本上能覆盖这个问题的所有解法 2 问题根源 这个问题的出现是由于JOIN操作时=操作符的左右参数的字符编码不一致导致导致的,解决问题的方法也基…

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Window CoGroup与Join 1.1回顾RDBMS各种join 假设有两个表A和B 1.CROSS JOIN(AB的笛卡尔积/交叉联接) 省略写法为join,由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积,因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用,因为当数据表项目太多的时候,…

估计Phoenix中支持Joins,对很多使用Hbase的朋友来说,还是比较好的.下面我们就来演示一下. 首先看一下几张表的数据: Orders表: OrderID CustomerID ItemID Quantity Date 1630781 C004 I001 650 09-01-2013 1630782 C003 I006 2500 09-02-2013 1630783 C002 I002 340 09-03-2013 1630784 C004 I006 1260 09-04-2013 1…

1.关于hive中的各种join Hive中有许多的Join操作,例如:LEFT.RIGHT和FULL OUTER JOIN,INNER JOIN,LEFT SEMI JOIN等: 1.1.准备两组数据: a.txt b.txt 1,a 2,bb 2,b 3,cc 3,c 7,yy 4,d 9,pp 7,y 8,u 1.2.在Hive中建表: create table a(id int,name string) row format delimited fields terminated by…

首先我们对于join操作,需要了解两个概念:驱动表和被驱动表.首先先给出两张表: CREATE TABLE `t2` ( `id` ) NOT NULL, `a` ) DEFAULT NULL, `b` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `a` (`a`) ) ENGINE=InnoDB; drop procedure idata; delimiter ;; create procedure idata() begin declare i int;…

0. 说明 Map 端 join && Reduce 端 join 1. Map 端 join Map 端 join:大表+小表 => 将小表加入到内存,迭代大表每一行,与之进行拼串操作 Map 端 join 代码 2. Reduce 端 join Reduce 端 join: 大表+大表 1. 获取文件名 (FileSplit)context.getSplit() 2. 将 order 数据添加标记位 1 将 customer 数据添加标记位 2 3. 重写CompKey,将 id…

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…

SQL与NoSQL最大的不同之一就是不支持JOIN,在传统的数据库中,SQL JOIN子句允许你使用普通的字段,在两个或者是更多表中的组合表中的每行数据.例如,如果你有表books和publishers,你可以像下面这样写命令: SELECT book.title, publisher.name FROM book LEFT JOIN book.publisher_id ON publisher.id; 换句话说,book表中的publisher_id字段引用了publishers表中的id字典…

1. 只支持相等JOIN. 2. 多表连接当使用不同的列进行JOIN时,会产生多个MR作业. 3. 最后的表的数据是从流中读取,而前面的会在内存中缓存,因此最好把最大的表放在最后. SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)//暗示 4. JOIN在WHERE子句前进行处理. SELECT a.val, b.val FRO…

转载自残缺的孤独 1.概述 MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by.使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数.Map函数调用emit(key,value),遍历 Collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce函数进行处理. 2.MapReduce (1)其基本语法如下所示: db.runCommand({ mapreduce:<collection>, map:<mapfunction>, reduce…

本文主要介绍spark join相关操作,Java描述. 讲述三个方法spark join,left-outer-join,right-outer-join 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders hive (gulfstream_test)> select * from orders…

在这篇文章中,讲解如何使用Dapper使用Inner join的操作 1.新创建两张表:Users表和Product表 Users表定义如下: CREATE TABLE [dbo].[Users]( ,) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, PRIMARY KEY CLUSTERED ( [UserId] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF,…

1.1.1 摘要 Join是关系型数据库系统的重要操作之一,SQL Server中包含的常用Join:内联接.外联接和交叉联接等.如果我们想在两个或以上的表获取其中从一个表中的行与另一个表中的行匹配的数据,这时我们应该考虑使用Join,因为Join具体联接表或函数进行查询的特性 本文将通过具体例子介绍SQL中的各种常用Join的特性和使用场合: 目录 Inner join Outer join Cross join Cross apply Cross apply 和 Inner join的区别…

一. 数据准备 本文主要介绍Spark SQL的多表连接,需要预先准备测试数据.分别创建员工和部门的Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") empD…