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…

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…

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…

 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…

二次排序 在Hadoop中,默认情况下是按照key进行排序,如果要按照value进行排序怎么办?即:对于同一个key,reduce函数接收到的value list是按照value排序的.这种应用需求在join操作中很常见,比如,希望相同的key中,小表对应的value排在前面.有两种方法进行二次排序,分别为:buffer and in memory sort和 value-to-key conversion.对于buffer and in memory sort,主要思想是:在reduce()函…

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…

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…

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…

本文引自吴超博客 实现原理 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,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,…

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…

一. MR中的join的两种方式: 1.reduce side join(面试题) 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对,对每条数据打一个标签(tag),比如:tag=1表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2.即:map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签,在shuffle阶段已经自然按key分组. 在reduce阶段,reduce…

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…

1.1 1.2 :计算员工相关 2.1 内容 :求各个部门的总工资 :求各个部门的人数和平均工资 :求每个部门最早进入公司的员工姓名 :求各个城市的员工的总工资 :列出工资比上司高的员工姓名及其工资 :列出工资比公司平均工资要高的员工姓名及其工资 :列出名字以J开头的员工姓名及其所属部门名称 :列出工资最高的头三名员工姓名及其工资 :将全体员工按照总收入(工资+提成)从高到低排列 :求任何两名员工信息传递所需要经过的中间节点数 :MapReduce实现推荐系统 3.1 内容 运行环境说明 1.1…

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…

数据IO操作 TF支持3种文件读取:    1.直接把数据保存到变量中    2.占位符配合feed_dict使用    3. QueueRunner(TF中特有的) 文件读取流程 文件读取流程(多线程 + 队列)1)构造文件名队列(先读取文件名到队列,方便快速读取文件)    file_queue = tf.train.string_input_producer(string_tensor,shuffle=True)2)读取与解码(读取器根据文件名读取数据,以一个样本为一个单位进行读取,返回一…

1. 单元测试 在单元测试中,每个测试方法都需要执行相同的前置代码和后置代码,则可以自定义2个方法,分别在这2个方法中执行前置代码和后置代码,并为这2个方法添加@Before和@After注解,然后,在每个测试方法中,就不必再编写这些代码,最终,在执行测试方法之前,会自动调用添加了@Before注解的方法,在执行测试方法之后,会自动调用添加了@After注解的方法: private AbstractApplicationContext ac; private UserMapper userMap…

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,…

数据的操作 select 取表中前五条数据 select top 5 from table_name 取表中前50%的数据 select top 50 percent from table_name order by  : 默认为生序排列:DESC 表示降序排列(逆序) 返回表中某列唯一不同的值: select DISTINCT column_name from table_name LIKE: >% 模糊查询,查询条件为以K开头 SELECT column_name FROM table_na…

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…

孤荷凌寒自学python第四十九天继续研究跨不同类型数据库的通用数据表操作函数 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) 今天继续建构自感觉用起来顺手些的自定义模块和类的代码. 不同类型的关系数据库之间的数据表的结构与数据的互相复制操作相对比较复杂,虽然关系型数据库都通用SQL查询语句,经过过去多年的编程经验与前段时间Python操作数据库的学习,发现由于各家数据库在使用sql语句上的不同处理,事实上要统一为相同的互相可交换结构数据的形式,就是我想学习的 从今天的学习情况来看,已统…

1  运行环境说明 1.1 硬软件环境 1.2 机器网络环境 2  书面作业1:计算员工相关 2.1 书面作业1内容 2.2  实现过程 2.2.1   准备测试数据 2.2.2   问题1:求各个部门的总工资 2.2.3   问题2:求各个部门的人数和平均工资 2.2.4   问题3:求每个部门最早进入公司的员工姓名 2.2.5   问题4:求各个城市的员工的总工资 2.2.6   问题5:列出工资比上司高的员工姓名及其工资 2.2.7   问题6:列出工资比公司平均工资要高的员工姓名及其工资…

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.唯一索引 unique对num进行唯一限制,表示num是独一无二的,uql是唯一索引名称 上面为联合索引:num和xx不能完全一样  1.外键的变种 a. 用户表和部门表 用户: 1 alex 1 2 root 1 3 egon 2 4 laoyao 3 部门: 1 服务 2 保安 3 公关 ===> 一对多 b. 用户表和博客表 用户表: 1 alex 2 root 3 egon 4 laoyao 博客表: FK() + 唯一 1 /yuanchenqi/     4 2 /alex371…

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup…

查看本章节 查看作业目录 需求说明: 对 "锦图网" 数据进行操作: 统计每一种线路类型的线路数量.最高线路价格.最低线路价格和平均线路价格,要求按照线路数量和平均线路价格升序显示. 统计每种类型线路的订购数量和平均价格,要求按线路数量和平均线路价格升序显示 查询指定客户(如"郝琼琼")所预订的所有线路信息,要求显示下单客户姓名.出行客户姓名.订单号.线路名.下单日期和出行日期 实现思路: 依据"统计每一种线路类型"可知,需按照线路类型分组 需连…