实例：输入是两个文件，一个代表工厂表，包含工厂名列和地址编号列；另一个代表地址表，包含地址名列和地址编
原创
2022-09-05 17:07:24
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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....
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2021-08-04 10:31:38
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1：最简单的过程： Map - Reduce2：定制了partitioner以将map的结果写到相应的分区，以供对应的reducer下载： Map - Partition - Reduce3：增加了在本地先进性一次reduce（本地优化），减少后期网络的传输量 Map - Combine(本地reduce) - Partition - Reduce一般说来，一个完整的MapReduce过程可
combiners 是在map端进行的一个reduce阶段如wordCount 程序 节点1map输出hello 1hadoop 1hello 1hello 1节点2map输出hello 1hadoop 1hadoop &nb
原创
2013-05-22 00:50:36
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MapReduce--->Reduce端实现JOIN需求代码Bean(数据类)MapReduceDriver需求代码reduce端实现join即在reduce端实现俩表的拼接Bean(数据类)import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;/** * order: *
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2021-08-03 10:11:10
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Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供了一种类SQL查询语言来分析存储在Hadoop集群中的大规模数据。在Hive中，Map端和Reduce端是两个重要的概念。本文将介绍Hive中Map端和Reduce端的区别，并通过代码示例来说明。
## Map端和Reduce端的概念
在Hive中，MapReduce是一种分布式计算模型，用于将大规模的数据集拆分成多个小的数据块，然后在不同
原创
2023-11-21 07:54:26
242阅读
本篇博客小菌为大家带来的是MapReduce中reduce端join与map端join算法的实现。reduce端join算法实现 先让我们来看下需求,有下面两种表格:订单数据表 t_order...
原创
2021-06-04 22:33:48
230阅读
本篇博客小菌为大家带来的是MapReduce中reduce端join与map端join算法的实现。
reduce端join算法实现 先让我们来看下需求,有下面两种表格:订单数据表 t_order：iddate
原创
2022-04-01 10:33:07
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0 引子： 读取两个文件:hello：1,zhangsan2,lisi3,wangwu hello1:1,452,563,89 最后实现如下输出:zhangsan,45lisi,56wangwu,89 0.1） 从两个文件中得到数据，在map端根据文件名做记录，后在reduce上实现输出， 因为数据在不同文件中，因此必须也只能在red...
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2023-04-20 18:37:24
61阅读
使用案例：联接两张表Table EMP：（新建文件EMP，第一行属性名不要）Name Sex Age DepNozhang male 20 1 li female 25 2wang female 30 3zhou
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2022-02-17 17:25:25
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7. [案例] Reduce 端实现 JOIN7.1. 需求假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程 序来实现以下 SQL 查询运算select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a left join t_product b on a.pid = b.id订单...
原创
2022-03-04 16:41:26
105阅读
使用案例：联接两张表Table EMP：（新建文件EMP，第一行属性名不要）Name Sex Age DepNozhang male 20 1 li female 25 2wang female 30 3zhou
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2021-07-06 16:27:33
276阅读
7. [案例] Reduce 端实现 JOIN7.1. 需求假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程 序来实现以下 SQL 查询运算select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a left join t_product b on a.pid = b.id订单...
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2021-08-18 10:40:35
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1、怎样关联两张表？left join和join的区别是什么？十张同样结构的数据库表合成一张，怎么写sql？a）用法：select * from 表A left join 表B on 表A.sid=表B.id 也可以这样：select (select 字段 from &nb
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2024-07-18 09:53:15
42阅读
故障排除控制reduce端缓冲大小以避免OOM 在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。 reduce端task能够拉取多少 ...
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2021-08-31 11:25:00
35阅读
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故障排除控制reduce端缓冲大小以避免OOM 在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。 reduce端task能够拉取多少 ...
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2021-08-11 14:27:00
136阅读
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需求：
订单数据表t_order：
商品信息表t_product：
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2021-07-07 11:43:42
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需求：订单数据表t_order：商品信息表t_product：假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在HDFS中，需要用mapreduce程序来实现一下SQL查询运算：select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a join t_product b on a.pid = b.id实现机制通过将关...
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2022-03-24 10:13:32
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文章目录归并排序代码实现：递归复杂度分析：是否是稳定算法：应用场景快排代码实现：递归复杂度分析是否是稳定排序：应用场景思考一堆排序概念：堆代码实现堆排序排序动态演示 Hadoop的MapReduce阶段用到很多排序算法，这里总结做个记录。 归并排序把一个要排序的数组，分为两部分，然后分别排序，最后将两个有序的集合再合并。而分开的两部分，可以采用同样的方法继续分解。这是一种典型的分治思想。代码实
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2023-07-12 13:53:34
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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
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2024-03-30 08:28:16
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