具备技能分布式系统知识对分布式系统的网络通信模块，调度模块需要不断补充java相关知识（比如RPC，NIO，设计模式等）具体步骤第一个阶段：学习hadoop基本使用和基本原理，从应用角度对hadoop进行了解和学习尝试使用hadoop，从应用层面，对hadoop有一定了解，使用hadoop shell对hdfs进行操作，使用hdfs API编写一些程序上传，下载文件；使用MapReduce API
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2023-08-16 22:09:13
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目录Map join（Distributedcache分布式缓存）使用场景解决方案具体办法： 采用distributedcac
原创
2022-07-06 17:19:03
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.map端join适用场景：小表可以全部读取放到内存中。两个在内存中装不下的大表，不适合map端join。 联想于：炊事班先做好饭放路边,急行军到了边拿馒头边吃 map端的小表就是馒头， map过来的每条记录就是急行军的每个人来拿馒头，这样就把业务做完了此时reduce端就没用作用了。 在一个TaskTracker中可以运行多个map任务。每个map任务是一个java进程...
原创
2023-04-20 18:37:24
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一、基础 1、Reduce join 会给Reduce带来过多的负载，容易使数据发生倾斜 2、Map join 适用于一张小表和一张大表 二、实现 1、在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中(小文件) 2、在驱动函数中加载缓存 job.addCacheFile(new URI(路径)
原创
2021-07-14 13:58:31
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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File1和File2.2.1 re
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2023-11-18 23:26:17
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转一个牛人的hado 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...
原创
2023-06-04 22:36:42
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一、Map端的主要工作 为来自不同表或文件的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。 二、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， 我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同
原创
2021-07-14 11:56:28
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# MySQL Map Join：实现高效数据查询的利器
在数据库查询中，Join 操作是常见的操作之一，用于将两个或多个表中的数据连接起来。但是，当Join 的表较大时，传统的 Join 操作可能会导致性能下降，影响查询效率。为了提高查询性能，MySQL 提供了 Map Join 的功能。
## 什么是 MySQL Map Join？
MySQL Map Join 是一种优化技术，用于处理
原创
2024-04-06 04:39:59
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一、需求分析 1、需求 与Reduce join的需求一致 2、分析 a、在mapper的setup加载缓存，设置 kv 键值对 b、在map()方法中根据pid 获取 panme 根据上面的k v c、写driver，设置reducenum为 0 ，使用缓存文件 二、代码 1、Driver pac
原创
2021-07-14 13:58:31
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适用场景：小表可以全部读取放到内存中。两个在内存中装不下的大表，不适合map端join。在一个TaskTracker中可以运行多个map任务。每个map任务是一个java进程，如果每个map从HDFS中读取相同的小表内容，就有些浪费了。使用DistributedCache，小表内容可以加载在TaskTracker的linux磁盘上。每个map运行时只需要从linux磁盘加载数据就行了，
原创
2022-09-05 16:34:26
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Spark广播变量之大表left join小表时如何进行优化以及小表的正确位置放置，带着这个目标我们一探究竟。项目场景： 最近工作中遇到一个场景： 有一个超大表3.5T和一个小表963K 需要做关联查询，使用到广播变量，广播小表数据，left join后接小表。 领提出优化，说小表在左left join可以执行效率，我提出了反对意见，为了验证领导所说的对与错，专门进行了测试问题描述：首先使用一个3
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2023-09-05 17:59:38
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Map Join和Reduce Join俩种Join的介绍MapReduce JoinReduce JoinMap Join数据Reduce Join自定义类Mapper阶段Reduce阶段Driver阶段结果Map JoinMapper阶段Driver阶段结果俩种Join的介绍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，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 Map
原创
2021-08-03 10:08:26
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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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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
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2023-09-20 10:24:55
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ext departNo = new Text(); public Text getDepartId() { return departId; } public void setDepartId(String departId) { this.depart
原创
2023-04-20 15:42:41
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join，将两张表通过某个共同的key整合起来。这篇文章为已经学习过join功能的人准备，请看下边几个问题：1，为什么在join时候需要获取文件的文件名来区分出数据究竟来源于哪个文件，有没有别的方式来对map获取的数据的所属进行区分。 hadoop默认使用FileInputFormat来读入磁盘数据，这个
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2023-08-18 21:29:21
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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Fi
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2023-07-12 15:35:30
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目录1、HDFS 前言 ................................................................................................................................... 12、HDFS 相关概念和特性 ........................................
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2023-07-26 22:41:24
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文章目录1、概述2、常见的join方法介绍3、 二次排序4、参考资料 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
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2023-09-13 23:13:07
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hive 的 join 类型有好几种，其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了，其中 join on、left semi join 算是里边具有代表性，且使用频率较高的 join 方式。
1、联系他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle join/reduce join），而 left semi join 则属于
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2023-07-20 21:59:27
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