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

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

上一篇<MapReduce多种join实现实例分析(一)>,大家可以点击回顾该篇文章.本文是MapReduce系列第二篇. 一.在Map端进行连接使用场景: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 key / value解释分割放到内存中(可以放大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j

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

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

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.概述    对于RDBMS中的join操作大伙一定非常熟悉,写sql的时候要十分注意细节,稍有差池就会耗时巨久造成很大的性能瓶颈,而在Hadoop中使用MapReduce框架进行join的操作时同样耗时,但是由于hadoop的分布式设计理念的特殊性,因此对于这种join操作同样也具备了一定的特殊性.本文主要对MapReduce框架对表之间的join操作的几种实现方式进行详细分析,并且根据我在实际开发过程中遇到的实际例子来进行进一步的说明.   二.实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在

需求: 用mapreduce实现select order.orderid,order.pdtid,pdts.pdt_name,oder.amount from orderjoin pdtson order.pdtid=pdts.pdtid 数据: orders.txt Order_0000001,pd001,222.8 Order_0000001,pd005,25.8 Order_0000002,pd005,325.8 Order_0000002,pd003,522.8 Order_000000

引言 首先先明白在关系型数据库中Join的用法. Join在MapReduce中的用法也是用于两个文件之间的连接. 使用MR程序解决两张表的join问题,有两种解决方案 à MR程序的join应用 1.  reduce端join 在map端将数据封装成Java对象 à 两张表的复合Java对象 在reduce端根据对象值的不同进行join操作 2.  map端join 通过缓冲流将小文件存储起来,在map阶段根据对象值的不同进行join操作 关系型数据库MySQL中Join的用法 (MySQL中

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

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

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

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

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

一.本地模式调试MR程序 1.准备 参考之前随笔的windows开发说明处:http://www.cnblogs.com/jiangbei/p/8366238.html 2.流程 最重要的是设置LocalJobRunner这个参数,这样mapreduce就变成一个线程在跑了! 而处理的数据及输出结果可以在本地文件系统,也可以在hdfs上 3.代码实现 以wordcount为例,只需在原来的Driver的main()方法中,对conf进行设置: // 设置本地运行 conf.set("mapred

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

需求 数据: [主表]:存放在log.txt中 -------------------------------------------------------- 手机号码 品牌类型 登录时间 在线时长 13512435454 1 2018-11-12 12:32:32 50 ....... -------------------------------------------------------- [从表]:存放在type.txt中 -----------------------------

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