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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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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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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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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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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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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【MapReduce中多表合并案例】（一）Reduce端表合并（数据倾斜）通过将关联条件作为map输出的key，将两表满足join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个reduce task，在reduce中进行数据的串联。 将数据封装成一个Bean对象，Key是商品id-0X一个表就有自己的一个标识--》1、0转换成Bean类后，toString()出来的就是 p
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2024-04-30 23:14:17
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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
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
假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join 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：ma
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2024-09-05 16:04:07
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文章目录MapReduce之Join多种应用1. Reduce Join 工作原理2. Reduce Join 案例实操2.1 需求分析2.2 代码实现TableBeanTableMapperTableReduceTableDriver3. Reduce Join缺点及解决方案4. Map Join 工作原理5. Map Join 案例实操5.1 需求分析5.2 代码实现DistributedC
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2024-07-09 14:59:47
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join连接 MapReduce能够执行大型数据集间的连接（join）操作。连接操作的具体实现技术取决于数据集的规模及分区方式连接操作如果由mapper执行，则称为“map端连接”；如果由reducer执行，则称为“reduce端连接”。 Map端连接 在两个大规模输入数据集之间的map端连接会在数
原创
2022-06-10 20:04:56
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1、项目名称：
2、项目数据：
chile parentTom LucyTom JackJone LucyJone JackLucy
在排序和reducer 阶段，reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量，在这个阶段，相同键的值被聚集在一起。
原创
2021-09-17 10:49:36
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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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前面我们介绍了：向HBase中导入数据1：查询Hive后写入向HBase中导入数据2：使用MapReduce从HDFS或本地文件中读取数据并写入HBase（只使用Map逐条查询）为了提高插入效率，我们在前面只使用map的基础上增加使用reduce，思想是使用map-reduce操作，将rowkey相同的项规约到同一个reduce中，再在reduce中构建put对象实现批量插入测试数据如下:注意到有
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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