1. Reduce Join工作原理 Map端的主要工作:为来自不同表或文件的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. 2. Map Join 使用场景:适用于一张表十分小,一张表很大的场景: 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,尽可能减少数据倾斜:…

项目描述 现在假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库,并考虑如何合二为一.一个典型的查询是:输出气象站的历史信息,同时各行记录也包含气象站的元数据信息. 气象站和天气记录合并之后的示意图如下所示. 测试数据        启动Hadoop集群,然后在hdfs中创建join文件夹用于存放测试数据station.txt和records.txt,他们分别代表气象站数据库和天气记录数据库. 项目代码 JoinStationMapper.java package com.hadoop.Join;…

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 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…

Hive支持常用的SQL join语句,例如内连接.左外连接.右外连接以及HiVe独有的map端连接.其中map端连接是用于优化Hive连接查询的一个重要技巧. 在介绍各种连接之前,先准备好表和数据. employee员工表: create table if not exists employee( user_id int, username string, dept_id int) row format delimited fields terminated by ' ' lines term…

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/95186 MapSideJoin例子:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/111963 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数…

Hadoop Join 与 Not In的实现  (一)源数据与要实现的查询 1. 要实现的查询 select a.sid ,a.name ,b.course ,b.score from Student a join Score b on a.SID = b.SID left outer join Filter c on a.name = c.name where c.name is null 2. 本地源文件:以制表符为字段分隔符     student.dat                …

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 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…

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS…

zhuan :https://www.linkedin.com/pulse/100-open-source-big-data-architecture-papers-anil-madan Big Data technology has been extremely disruptive with open source playing a dominant role in shaping its evolution. While on one hand it has been disruptiv…

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有…

Big Data 面试题总结 JAVA相关 1-1)List 与set 的区别? 老掉牙的问题了,还在这里老生常谈:List特点:元素有放入顺序,元素可重复 ,Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复.   1-2)数据库的三大范式? 原子性.一致性.唯一性   1-3)java 的io类的图解   1-4)对象与引用对象的区别 对象就是好没有初始化的对象,引用对象即使对这个对象进行了初始化,这个初始化可以使自己的直接new的也可以是直接其他的赋值的,那么背new或者背其他赋值的我们叫做是引用对…

SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询.比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品:或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化.比如小表到大表的连接操作.小表进行缓存.大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id.第…

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机…

转载自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1392961 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: 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,…

一.对于二次排序案例部分理解 1. 分析需求(首先对第一个字段排序,然后在对第二个字段排序) 杂乱的原始数据 排序完成的数据 a,1 a,1 b,1 a,2 a,2 [排序] a,100 b,6 ===> b,-3 c,2 b,-2 b,-2 b,1 a,100 b,6 b,-3 c,-7 c,-7 c,2 2. 分析[MapRedice过程] 1> 分析数据传入通过input()传入map() 2> map()对数据进行层层过滤,以达到我们想要的数据源, 3> 过滤方法中可添加自…

文章为作者原创,未经许可,禁止转载.    -Sun Yat-sen University 冯兴伟 一.    项目简介: 电子商务的发展以及电商平台的多样化,类似于京东和天猫这种拥有过亿用户的在线购物网站,每天要处理的订单数堪称海量,更别提最近的双十一购物节,如此海量的订单数据阿里巴巴和京东是如何准确将用户信息和其订单匹配并配货的呢?答案是数据连接匹配.我的云计算项目idea也是来源于此.我们在做数据分析时常要连接从不同的数据源中获取到的数据,单机模式下的关系型数据库中我们会遇到这问题,同样在…

写了关于Hadoop下载地址的Map侧join 和Reduce的join,今天我们就来在看另外一种比较中立的Join. SemiJoin,一般称为半链接,其原理是在Map侧过滤掉了一些不需要join的数据,从而大大减少了reduce的shffule时间,因为我们知道,如果仅仅使用Reduce侧连接,那么如果一份数据中,存在大量的无效数据,而这些数据,在join中,并不需要,但是因为没有做过预处理,所以这些数据,直到真正的执行reduce函数时,才被定义为无效数据,而这时候,前面已经执行过shuf…

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 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…

4.1.2 复制连接(Replication join) 复制连接是map端的连接.复制连接得名于它的具体实现:连接中最小的数据集将会被复制到所有的map主机节点.复制连接有一个假设前提:在被连接的数据集中,有一个数据集足够小到可以缓存在内存中. 如图4.5所示,MapReduce复制连接工作原理如下: 使用分布式缓存(Districubted cache)将这个小数据集复制到所有运行map任务的节点. 用各个map任务初始化方法将这个小数据集装载到一个哈希表(hashtable)中. 逐条用大…

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce…

4.1 连接(Join) 连接是关系运算,可以用于合并关系(relation).对于数据库中的表连接操作,可能已经广为人知了.在MapReduce中,连接可以用于合并两个或多个数据集.例如,用户基本信息和用户活动详情信息.用户基本信息来自于OLTP数据库.用户活动详情信息来自于日志文件. MapReduce的连接操作可以用于以下场景: 用户的人口统计信息的聚合操作(例如:青少年和中年人的习惯差异). 当用户超过一定时间没有使用网站后,发邮件提醒他们.(这个一定时间的阈值是用户自己预定义的) 分析…

Dong的这篇博客我觉得把原理写的很详细,同时介绍了一些优化办法,利用二次排序或者布隆过滤器,但在之前实践中我并没有在join中用二者来优化,因为我不是作join优化的,而是做单纯的倾斜处理,做join优化或者查询优化时,上述二者是最基本的优化办法了. 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JO…

错误: FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode Exception in namenode join java.io.IOException There appears to be a gap in the edit log 原因: namenode元数据被破坏,需要修复 解决:     恢复一下namenode hadoop namenode –recover 一路选择c,一般就OK了 如果,您认为阅读这篇博客让您有些收获,不…

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…

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…

不多说,直接上代码. 天气记录数据库 Station ID Timestamp Temperature 气象站数据库 Station ID Station Name 气象站和天气记录合并之后的示意图如下所示. Station ID Station Name Timestamp Temperature 011990-99999 SIHCCAJAVRI 195005150700 0 011990-99999 SIHCCAJAVRI 195005151200 22 011990-99999 SIHCC…

hadoop 的计算特点:将计算任务向数据靠拢,而不是将数据向计算靠拢. 特点:数据本地化,减少网络io. 首先需要知道,hadoop数据本地化是指的map任务,reduce任务并不具备数据本地化特征.      通常输入的数据首先将会分片split,每个分片上构建一个map任务,由该任务执行执行用户自定义的map函数,从而处理分片中的每条记录.      那么切片的大小一般是趋向一个HDFS的block块的大小.为什么最佳的分片大小是趋向HDFS块的大小呢?是因为这样能够确保单节点上最大输入块…

①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228…

向任务传递定制参数 获取任务待定的信息 生成多个输出 与关系数据库交互 让输出做全局排序   1.向任务传递作业定制的参数        在编写Mapper和Reducer时,通常会想让一些地方可以配置.例如第5章的联结程序被固定地写为取第一个数据列作为联结键.如果用户可以在运行时指定某个列作为联结键,就会让程序更具普适性.hadoop自身使用一个配置对象来存储所有作业的配置属性.你也可以使用这个对象将参数传递到Mapper和Reducer.        我们已经知道MapReduce的dri…

链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter   1.链接MapReduce作业   [顺序链接MapReduce作业]   mapreduce-1 | mapreduce-2 | mapreduce-3 | ...   [具有复杂依赖的MapReduce链接]        有时,在复杂数据处理任务中的子任务并不是按顺序运行的,因此它们的MapReduce作业不能按线性方式链接.例如,mapreduce1处理一个数据集,mapreduce2独立处理另一个数…