从这篇文章开始，我会开始系统性地输出在大数据踩坑过程中的积累，后面会涉及到实战项目的具体操作，目前的规划是按照系列来更新，力争做到一个系列在5篇文章之内总结出最核心的干货，如果是涉及到理论方面的文章，会以画图的方式来讲解，如果是涉及到操作方面，会以实际的代码来演示。这篇是MapReduce系列的第一篇，初识MapReduce的应用场景，在文章后面会有关于代码的演示。前言Hadoop作为Apache
06．Mapreduce实例——Reduce端join实验原理在Reudce端进行Join连接是MapReduce框架进行表之间Join操作最为常见的模式。1.Reduce端Join实现原理（1）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。（2）Reduce端的主要工作，在Re
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2024-05-11 19:00:44
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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
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2024-03-30 08:28:16
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reduce side joinreduce 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。即：map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。&
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2024-01-05 10:55:07
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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
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2023-07-16 12:01:37
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文章目录一.概述二.需求三.map+reduce实现join四.MapReduce Map端 join实现原理(没有reduce处理) 一.概述熟悉SQL的读者都知道,使用SQL语法实现join是很简单的,只需要一条SQL语句即可,但是在大数据场景下使用MapReduce编程模型实现join还是比较繁琐的在实际生产中我们可以借助Hive,Spark SQL 等框架来实现join,但是对于join
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2024-08-19 17:52:56
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05．Mapreduce实例——Map端join实验原理MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join、Reduce端join还有单表连接，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。1.Map端join的使用场景：一张表数
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2023-12-04 15:13:30
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环境 虚拟机：VMware 10 Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 客户端：Xshell4 FTP：Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1什么是pagerank？算法原理-1PageRank是Google提出的算法，用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度。算法原理：思考超链接在互联网中的作用？入链 =投票 PageRank让链接
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2024-09-12 21:47:52
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使用案例：联接两张表Table EMP：（新建文件EMP，第一行属性名不要）Name Sex Age DepNozhang male 20 1 li female 25 2wang female 30 3zhou
原创
2022-02-17 17:25:25
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使用案例：联接两张表Table EMP：（新建文件EMP，第一行属性名不要）Name Sex Age DepNozhang male 20 1 li female 25 2wang female 30 3zhou
原创
2021-07-06 16:27:33
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1、reduce端join算法实现1、需求： 订单数据表t_order：iddatepidamount100120150710P00012100220150710P00013100220150710P00023商品信息表t_product:idpnamecategory_idpriceP0001小米510002000P0002锤子T110003000假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在H
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。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.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
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2024-06-10 01:25:44
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Mapreduce连接1、reduce side join在reduce端进行表的连接，该方法的特点就是操作简单，缺点是map端shffule后传递给reduce端的数据量过大，极大的降低了性能 连接方法： （1）map端读入输入数据，以连接键为Key，待连接的内容为value，但是value需要添加特别的标识，表示的内容为表的表示，即若value来自于表1，则标识位设置为1，若来自表2，则设置为
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2023-11-28 02:12:02
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前阵子把MapReduce实现join操作的算法设想清楚了，但一直没有在代码层面落地。今天终于费了些功夫把整个流程走了一遭，期间经历了诸多麻烦并最终得以将其一一搞定，再次深切体会到，什么叫从计算模型到算法实现还有很多路要走。 数据准备 首先是准备好数据。这个倒已经是一个熟练的过程，所要做的是把示例数据准备好，记住路径和字段分隔符。 准备好下面两张表：
（1）m_ys_lab_j
MR 实现 Reduce端join实现原理代码编写Map代码Reduce代码完整代码 大家好，我是风云，欢迎大家关注我的博客 或者 微信公众号【笑看风云路】，在未来的日子里我们一起来学习大数据相关的技术，一起努力奋斗，遇见更好的自己！实现原理在Reudce端进行Join连接是MapReduce框架进行表之间Join操作最为常见的模式。（1）Map端的主要工作，为来自不同表（文件）的key/val
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2023-12-27 12:56:30
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MR 实现 Map端join使用场景和原理实现思路代码编写Mapper代码Reduce代码完整代码 大家好，我是风云，欢迎大家关注我的博客 或者 微信公众号【笑看风云路】，在未来的日子里我们一起来学习大数据相关的技术，一起努力奋斗，遇见更好的自己！使用场景和原理Map端join是指数据达到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
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2023-12-16 01:33:53
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map join：map side join 是针对一下场景进行的优化。两个待连接的表中，有一个表非常大，而另一个非常小，以至于小表可以直接存放到内存中。这样，我们可以将小表复制多份，让每一个map task内存中存在一份（比如放在hash table中），然
原创
2021-12-28 14:40:46
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map join：map side join 是针对一下场景进行的优化。两个待连接的表中，有一个表非常大
原创
2022-02-11 11:32:00
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MapSideJoin例子：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
要解决什么问题？解决的都是同一个问题，即将两张“表‘进行join操作。更广义地来讲，就是不同数据源数据的合并问题。reduce join是在map阶段完成数据的标记，在reduce阶段完成数据的合并map join是直接在map阶段完成数据的合并，没有reduce阶段 比如有如下问题： 这是订单表。 这是商品表。现在需要
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2024-05-08 12:43:25
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