一：hive中的三种join1.map join应用场景：小表join大表一：设置mapjoin的方式：)如果有一张表是小表，小表将自动执行map join。默认是true。hive.auto.convert.jointrue)判断小表hive.mapjoin.smalltable.filesize25000000二：隐式执行/*+ MAPJOIN(tb_name) */两种方式说明：2.redu
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2023-07-14 16:06:21
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# Hive Join的MapReduce过程
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言HiveQL，用于在Hadoop集群上进行数据查询、分析和处理。在Hive中，join操作是一种常见的数据关联操作，用于将两个或多个表中的数据进行合并。本文将详细介绍Hive join操作的MapReduce过程，并给出代码示例。
## 旅行图
在开始介绍Hive
前言随着大数据时代的到来，Hadoop几乎包揽了数据仓库和数据分析查询的工作。但是，对于轻量级的计算并不适合去使用Hadoop的MapReduce来做，因为MapReduce本身设计就是为了跑大数据而计算的。所以在计算过程中，会将数据进行分步骤计算，分步骤的结果会写到HDFS中，最后将各个步骤的结果汇总计算交给用户。在此过程中会大量的去硬盘中读写数据非常耗时。MapReduce工作流程：
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
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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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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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
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2017-10-19 15:10:00
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1：最简单的过程： map - reduce2：定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce3：增加了在本地先进性一次reduce（优化） map - combin(本地reduce) - partition - reduce 基本上，一个完整的mapreduce过程可以分为以上3中提到的4个步骤，下面
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2023-07-12 18:46:42
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MapReduce过程 MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架，它由两个阶段组成：map阶段和reduce阶段。在map阶段中： 首先读取HDFS中的文件，每个文件都以一个个block形式存在，block中的数据会被解析成多个kv对，然后调用map task的map方法；map方法对接收到的k
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2023-09-08 11:47:00
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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
一、MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示： 整个流程图具体来说：每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的
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2023-08-18 22:26:54
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文章目录一、概述二、环境准备三、Hive JOIN 类型四、Map，Shuffle，Reduce三阶段1）Map 阶段2）Shuffle阶段3）Reduce阶段五、Common Join（Reduce阶段）六、Map Join（Map 阶段） 一、概述Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，它提供了类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于处理结构化数据。在Hive中，JOIN操作
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2023-08-10 22:20:31
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之前我们说过了MapReduce的运算流程，整体架构方法，JobTracker与TaskTracker之间的通信协调关系等等，但是虽然我们知道了，自己只需要完成Map和Reduce 就可以完成整个MapReduce运算了，但是很多人还是习惯用sql进行数据分析，写MapReduce并不顺手，所以就有了Hive的存在。首先我们来看看MapReduce是如何实现sql数据分析的。MapReduce实现
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2023-07-14 12:52:40
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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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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
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
本帖最后由 fc013 于 2016-12-3 19:42 编辑问题导读：1.什么是Hive?2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么?3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能
Mapreduce执行过程Hadoop的核心思想之一是mapreduce（分布式计算框架）。MapReduce简介 MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MapReduce的执行过程主要包含是三个阶段：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段 Mapreduce的执行步骤：1.Map任务处理1.1读取HDFS中
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2023-07-13 16:32:27
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MapReduce
Input将输入日志数据，数据库数据输入到map函数 （key-value形式）一行记录对于一个键值对（key-value）
Map1）每个节点都需要执行代码（需要打成jar包） 2）对输入的数据做逻辑处理。 3）接受一个键值对（key-value），产生一组中间键值对。map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce
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2023-09-15 21:36:34
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参考了一个博客：https://www.liangzl.com/get-article-detail-131008.html做法是建一个writable的bean，用来装载值对于不同类型的表，通过FileInputFormat.setInputPaths(job,input);方法读取一批文件，根据文件名来判断是哪个表。JoinBeanimport org.apache.hadoop....
原创
2021-08-04 10:31:38
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