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
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
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
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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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。&
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
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
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
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Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在
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2023-08-01 14:20:58
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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
分享两段代码，可以直接在项目中复用：Map Side Joinpackage MapJoin;import java.io.BufferedReader;import j...
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2021-06-10 21:47:37
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分享两段代码，可以直接在项目中复用：Map Side Joinpackage MapJoin;import java.io.BufferedReader;import j...
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2021-06-10 21:47:36
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MapReduce--->Reduce端实现JOIN需求代码Bean(数据类)MapReduceDriver需求代码reduce端实现join即在reduce端实现俩表的拼接Bean(数据类)import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;/** * order: *
原创
2021-08-03 10:11:10
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测试数据连接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1TBHvrfO3dKBO8xOaeFXS3Q 提取码：4zug1. 需求 Reduce 端实现 JOIN假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程序来实现以下 SQL 查询运算select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price f
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
参考：https://www.cn
原创
2022-07-18 15:27:43
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MapReduce Join关键词连接是一个很通用的问题。 如果数据量比较小，完全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内存溢出（OOM）。那么此时就可以用 MapReduce Join 来解决大数据的连接问题。1. Reduce Join连接字段作为 key，其余部分和新加的标记作为 value，然后进行输出。 reduce 端的主要工作：在 reduce 端
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
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File
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2023-05-17 19:06:29
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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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