MR案例：Map-Join - 相关文章

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MR案例：Reduce-Join

问题描述:两种类型输入文件:address(地址)和company(公司)进行一对多的关联查询,得到地址名(例如:Beijing)与公司名(例如:Beijing JD.Beijing Red Star)的关联信息.可参考MR案例:Map-Join 1.map阶段:对比之前的单表关联可知,reduce阶段的key必须为关联两表的key,即address.Id = company.Id.则两表经过map处理输出的key必须是Id. Class Map<LongWritable, Text, Long…

MR案例：倒排索引

1.map阶段:将单词和URI组成Key值(如“MapReduce :1.txt”),将词频作为value. 利用MR框架自带的Map端排序,将同一文档的相同单词的词频组成列表,传递给Combine过程,实现类似于WordCount的功能. Class Map<Longwritable, Text, Text, Longwritable>{ method map(){ //获取输入分片对应的文件名 String fileName=((FileSplit)context.getInputSpli…

MR案例：小文件处理方案

HDFS被设计来存储大文件,而有时候会有大量的小文件生成,造成NameNode资源的浪费,同时也影响MapReduce的处理效率.有哪些方案可以合并这些小文件,或者提高处理小文件的效率呢? 1). 所有HDFS小文件数据导出到本地单个文件后,再存入HDFS [root@ncst ~]# hadoop fs -ls /test/in/small/ Found items -rw-r--r-- root supergroup -- : /test/ -rw-r--r-- root supergrou…

Hive 的 map join

学习自 http://blog.csdn.net/xqy1522/article/details/6699740 1. Map Join 的使用场景: 关联操作中有一张表非常小不等值的链接操作 2. 语法: 使用 hint 的方式指定join时使用mapjoin. select /*+ mapjoin(c)*/ -- hint c.tag,b.yemaozi_pre from (select row_number() over(partition by 1 order by yemaozi_p…

HIVE: Map Join Vs Common Join, and SMB

HIVE Map Join is nothing but the extended version of Hash Join of SQL Server - just extending Hash Join into Distributed System. SMB(Sort Merge Bucket) Join is also similar to the SQL Server Merge Join mechnism - just extending it into Distributed S…

使用Spark进行搜狗日志分析实例——map join的使用

map join相对reduce join来说,可以减少在shuff阶段的网络传输,从而提高效率,所以大表与小表关联时,尽量将小表数据先用广播变量导入内存,后面各个executor都可以直接使用 package sogolog import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat import org.apache.spark.rdd.RDD import…

MapReduce编程之Map Join多种应用场景与使用

Map Join 实现方式一:分布式缓存 ● 使用场景:一张表十分小.一张表很大. ● 用法: 在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中,然后从DistributeCache中取出该小表进行join (比如放到Hash Map等等容器中).然后扫描大表,看大表中的每条记录的join key /value值是否能够在内存中找到相同join key的记录,如果有则直接输出结果. DistributedCache是分布式缓存的一种实现,它在整个MapReduce框架中…