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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MapReduce的概述MapReduceMapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，MapReduce的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。MapReduce的优点优点：MapReduce易于编程，可以简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序良好的扩展性，可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力高容错性，其中
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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概述所有的Hadoop命令都通过bin/mapred脚本调用。在没有任何参数的情况下，运行mapred脚本将打印该命令描述。使用：mapred [--config confdir] COMMAND[hadoop@hadoopcluster78 bin]$ mapred
Usage: mapred [--config confdir] COMMAND
where COMMAND is
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2024-10-12 11:18:29
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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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MapReduce--MapJoin、ReduceJoin、TopN 1. MapReduce JoinJoin分为两种：一种是Map Join,一种是Reduce JoinMapJoin 指的是在Map端进行Join，没有Reduce,所以没有Shuf
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2023-11-23 13:18:38
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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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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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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
详细步骤：1、客户端会提交相应的切片、jar包、配置文件信息到Yarn上，Yarn上的AppMater会为mapreduce申请相应的资源；2、AppMater根据相关信息计算给mapreduce程序分配出几个MapTask资源。3、 MapTask会利用InputFormat中的recorderReader将待处理的文本分割成<k,v>键值对的形式，然后根据用户自定义的Map方法进行
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2024-01-03 07:08:21
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三：MapReduce 是一种分布式计算模型。
Mapreduce框架有默认实现，程序员只需要覆盖map() 和reduce()
两个函数。 Mapreduce的执行流程1.Map Task （以一个入门例子的单词计数为例，两行一定行是hello word 第二行是hello you 中间是制表符） &nb
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2024-05-09 11:25:18
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尽管Hadoop框架是用java写的，但是Hadoop程序不限于java，可以用python、C++、ruby等。本例子中直接用python写一个MapReduce实例，而不是用Jython把python代码转化成jar文件。 例子的目的是统计输入文件的单词的词频。 输入：文本文件 输出：文本（每行包括单词和单词的词频，两者之间用'\t'隔开） 1.
MapReduce练习源数据：Zhangsan 90 83 88Lisi 83 76 73Wangwu 84 81 77Zhaoliu 77 67Chentian 78 91 82Liutao 83任务：本次数据是学生数据，分别是姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩 在数据中，可以看出有些学生的数据只有两门，而且在数据里也出现了空行，所以本次任务是清理不符合规则的内容和空行，并且算出他的总分和平均成
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2024-04-18 17:05:02
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# MapReduce：一种高效的数据处理模型
在大数据时代，数据量的增长速度令人瞩目，如何高效处理和分析海量数据成了一个重要的问题。MapReduce便是一个强大的数据处理模型，它可以将复杂的数据处理任务分解为简单的子任务，从而能够高效地处理和分析大规模数据。本文将介绍MapReduce的基本概念、工作原理，并提供一个简单的Python实现示例，帮助大家更好地理解这一模型。
## 什么是Ma
原创
2024-08-30 09:08:06
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1、mapper和reducer
MapReduce对数据的处理分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，这两个阶段分别由用户开发的map函数和reduce函数完成，在MapReduce运行环境中运行时，它们也分别被称为mapper和reducer。
键值对(key-value pair)是MapReduce的基础数据结构，mapper和reducer读入和输出的数据均为键
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2024-09-08 22:48:29
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shuffle过程指的是系统将map task的输出进行排序，并将其传输至reduce task作为输入的过程。这个过程比较复杂，但也是MapReduce的精华所在。Map阶段首先，每个map都有一个环形的内存buffer，用来写入map的输出，这个buffer的大小默认是100mb（由mapreduce.task.io.sort.mb设置）。map运行会产生输出，并存入该buffer，当达到设定
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2024-09-16 19:00:59
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