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
前言我们所熟知的快速排序和归并排序都是非常优秀的排序算法。但是快速排序和归并排序的一个区别就是：快速排序是一种内部排序，而归并排序是一种外部排序。简单理解归并排序：递归地拆分，回溯过程中，将排序结果进行合并。大致流程示意图： 假设递归的终止条件就是剩下三个以下的元素就可以排序了。注意：这步合并的过程用到了额外的存储空间。完成了排序之后再复制回去。二路归并演示代码#include <
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2024-07-19 10:08:11
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MapReduce merge机制概述在map端和reduce端都会有merge过程，将segments进行多路归并成一个大的segment。在map端，一个spill-N.out文件的每个partition在merge阶段使用一个segment代表。merge过程粗略过程：从segments中每次remove出mergeFactor个segment进行归并，归并为一个大的segment，结束后将
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2024-03-28 07:37:44
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一：背景
Reduce端连接比Map端连接更为普遍，因为输入的数据不需要特定的结构，但是效率比较低，因为所有数据都必须经过Shuffle过程。
二：技术实现
基本思路
(1)：Map端读取所有的文件，并在输出的内容里加上标示，代表数据是从哪个文件里来的。
(2)：在reduce处理函数中，按照标识对数据进行处理。
(3)：然后根据Key去join来求出结果直接输出。#需求：现有us
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2024-04-19 14:45:23
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本文主要基于Hadoop 1.0.0后推出的新Java API为例介绍MapReduce的Java编程模型。新旧API主要区别在于新API(org.apache.hadoop.mapreduce)将原来的旧API(org.apache.hadoop.mapred)中的接口转换为了抽象类。
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2023-07-20 20:16:30
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单表连接单表关联这个实例要求从给出的数据中寻找所关心的数据，它是对原始数据所包含信息的挖掘。典型的为找祖孙关系本帖为Reduce端Join来实现单表连接思想在map端将来源于不同的数据或者是有不同用处的数据打上标签，以便在reduce端接收并连接查找关系。场景无论大表小表(无论文件的大小)优点解决的业务范围广缺点map端到reduce的传输量比较大(且大量为无效数据)，经历shuffle更加耗时，
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2024-07-03 12:53:23
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从今天开始系统的记录每天的学习工作。1、Mapreduce计算框架概述整个的MapReduce过程可以看成是：输入-->map阶段-->中间处理（排序聚合等）-->reduce-->输出其中输入是以键值对的形式输入的（key，value），这也就是MapReduce一般可以和SQl结合。2、在ODPS中遇到了一个MAPJOIN的连接方式，这种方式是在一张大表和一张或几张小表
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2024-04-23 19:27:58
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1. Map侧连接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。 注意：在Map端join操作中，我们往往将较小的表添加到内存中，因为内存的资源是很宝贵的，这也说明了另外一个问题，那就是如果表的数据量都非常大则不适合使用Map端join。 1.1 基本思路需要join的两
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2
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2024-04-25 12:38:10
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1 单表关联1.1 单表关联"单表关联"这个实例要求从给出的数据中寻找所关心的数据，它是对原始数据所包含信息的挖掘。1.2 &
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2024-06-06 16:29:51
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1、测试数据file1（模拟地区表）1 北京2 上海3 广州4 深圳5 南京6 杭州7 成都8 重庆9 厦门10 武汉file2（模拟年度地区收入）1 2017 64351 2018 75352 2016 64322 2017 85322 2018 74326 2019 85346 2017 64346 2019 63216 2018 4222...
原创
2022-03-30 16:46:01
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1、测试数据file1（模拟地区表）1 北京2 上海3 广州4 深圳5 南京6 杭州7 成都8 重庆9 厦门10 武汉file2（模拟年度地区收入）1 2017 64351 2018 75352 2016 64322 2017 85322 2018 74326 2019 85346 2017 64346 2019 63216 2018 4222...
原创
2021-08-26 09:34:48
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业务逻辑 其实很简单，输入两个文件，一个作为基础数据(学生信息文件),一个是分数信息文件。 学生信息文件：存放学生数据：包括学号，学生名称分数信息数据：存放学生的分数信息：包括学号，学科，分数。我们将通过M/R实现根据学号，进行数据关联，最终结果为：学生名称，学科，分数。模拟数据学生数据[hadoop@hadoop11 student_data]$ cat students.txt1&n
原创
2014-10-19 18:52:57
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1、集群已搭建好且通过了WordCount测试，但是在eclipse上开发的程序却仍然是只在namenode上运行 不知道是不是没有配置好eclipse上的Map/Reduce Locations，个人感觉和那些mapred.XXX.XXX的配置选项有关（如果哪位大神知道怎么配置可以让在eclipse提交的作业在集群上的所有机器中运行起来，希望能留下联系方式或发去我邮箱dennias.chiu@
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2024-09-12 10:47:41
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MapReduce作为Hadoop的核心计算引擎，算是学习当中必学的一个部分。虽然发展至今，MapReduce计算框架已经很少直接使用了，但是作为分布式并行计算的代表，还是值得学习。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲MapReduce排序与合并机制。 WritableComparable排序 排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。 MapTask和ReduceTask
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2024-05-11 14:41:32
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最近在学习MapReduce编程遇到很多用MR实现按某一列值排序，或二次排序的类似问题，于是试着用MR实现各种排序问题，最终有点小总结：无需在key对象之外写任何排序函数，MR会完成按key值排序，具体详解如下： 在这之前要先说一下WritableComparable接口。Writable接口大家可能都知道，它是一个实现了序列化协议的序列化对象。在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现Wr
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2023-12-18 22:58:52
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五个关于mapreduce的简单程序实现mapreduce的简介什么是mapreduce？ 是一种分布式运算程序 一个mapreduce程序会分成两个阶段，map阶段和reduce阶段 map阶段会有一个实体程序，不用用户自己开发 reduce阶段也会有一个实体程序，不用用户自己开发 用户只需要开发map程序和reduce程序所要调用的数据处理逻辑方法 Map阶段的逻辑方法：xxxMapper.m
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2024-04-25 17:13:33
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MapJoin和ReduceJoin区别及优化1 Map-side Join（Broadcast join）思想：小表复制到各个节点上，并加载到内存中；大表分片，与小表完成连接操作。两份数据中，如果有一份数据比较小，小数据全部加载到内存，按关键字建立索引。大数据文件作为map的输入，对map()函数每一对输入，都能够方便的和已加载到内存的小数据进行连接。把连接结果按key输出，经过shuffle阶
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2024-06-20 11:51:58
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上一小节()讲到Job. submit()方法中的：info = jobClient.submitJobInternal(conf)方法用来上传资源提交Job的，这一节就讲讲这个方法。一、首先jobClient在构造函数中会构造了和JobTracker通信的对象jobSubmitClient，jobSubmitClient是JobSubmissionProtocol类型的动态代理类。JobSubm
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2024-09-29 00:19:52
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一．数据类型 BooleanWritable:标准布尔型数值 ByteWritable:单字
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2024-09-07 19:20:30
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