@ Reduce Join原理 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。 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
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2021-07-20 09:17:00
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本文主要展示了mapjoin与reducejoin的用法与优劣
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2022-03-01 14:39:40
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本文主要展示了mapjoin与reducejoin的用法与优劣
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2023-10-20 10:15:42
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本文主要展示了mapjoin与reducejoin的用法与优劣
原创
2021-07-13 14:06:05
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一、mapjoin1、适用场景：一张表很大，一张表很小2、解决方案：在map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加map端业务，减少reduce端的数据压力，尽可能减少数据倾斜。3、具体方法：采用分布式缓存（1）在mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中（2）在driver中加载缓存，job.addCacheFile(newURI("file:/e:/mapjoincach
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2019-10-24 18:24:29
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第二种方式将Order作为key，需要自定义分组比较器第一种方式是直接将pid作为key，很省力
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2022-11-18 01:11:30
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文章目录数据结构customerorderMapJoin描述主函数入口构造类代码执行结果MapJoin采坑记录ReduceJoin描述主函数入口构造类代码结果ReduceJoin采坑记录 数据结构customerUSER_IDNAMEPHONE1大树131111111112小十七131222222223小海131333333334jeff131000000005zz131555555556蝶舞1
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2024-10-17 12:42:06
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Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算 文章目录一、ReduceJoin 是什么二、ReduceJoin案例分析1、需求分析2、撸代码1）Bean对象2）Mapper3）Reducer 一、ReduceJoin 是什么在现实世界，很多事情都是有关联的，这些关联的事务被抽象成数据的话，如果放在一个文件中是很麻烦的，所以人们一般会用多个文件进行存储，Join做的工
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2023-07-21 14:21:07
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多表联合常用方式有两种：reduceJoin和mapjoin，其中reducejoin容易造成数据倾斜，对于并发执行的数据文件来说，常用mapjoin，在mapper阶段就完成数据连接，一般不会造成数据倾斜，即使倾斜，数据量也会很小。使用条件，一张数据量很大的表和一张数据量很小的表，将数据量小的表提前加载到各个节点的内存中去，在执行map阶段，通过内连接完成组合。题目：现有如此三份数据：
1、us
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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文章目录输入数据期望结果需求分析自定OrderProductBeanMapper类Reducer类Driver类执行结果输入数据order.txt1001 01 11002 02 21003 03 31004 01 41005 02 51006 03 6pd.txt01 小米02 华为03 格力期望结果需求分析自定OrderProductBeanpackage com.mr.reducejoin;import org.apache.hadoop.io.Writ
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2021-07-09 17:25:51
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其他: 1. MapReduce mapJoin MapReduce实现的Joi 2. mapReduce 排序 MapReduce的原理及执行过程下文是 MapReduce reduceJoin: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
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2024-08-05 08:36:51
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Hive简介 第一节：hive的产生背景 mapreduce处理的绝大多数的数据，都是格式化的数据。格式化的数据的处理sql最擅长。mapjoin reducejoin的开发代码要写40行，而sql就一个sql语句就可以了，例如：select * from a join b on a.id=b.id
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2020-07-21 14:38:00
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mapreduce中可以实现map端的join以及reduce端的join，我们看下有什么区别。 mapJoin与reduceJoin数据准备reduce joinmap joinhive的map join测试 数据准备有一张订单表(order)：1001 01 1
1002 02 2
1003 03 3
1004 01 4
1005 02 5
1006 03 6三列对应的字段分别是订单ID，产品
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2023-08-24 20:55:14
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一 Common JOIN/Reduce Side JOIN/Shuffle JOIN这三种其实都是一种连接方案：即在Reduce端做JOIN操作。一般情况下，如果不手动指定MapJoin或者不满足MapJoin的条件，一般Hive解析器会将Join操作转换成ReduceJoin. 他会经历完整的Map->Shuffle->Reduce三个阶段Map阶段： 读取表中数据，输出的时候以J
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2023-11-21 13:16:26
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数据倾斜的几种常见场景：1.distinct
2.group by
3.reducejoin
4.动态分区1可以转换到2,2可以加参数就可以解决，原理在于预处理 参数：set hive.groupby.skewindata=true; --如果是group by过程出现倾斜 应该设置为true，这种方法会启动两个job，第一个job会在key前面添加一个随机数，将数据散列到reduce中，第二个j
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2023-08-30 11:43:12
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说明在MR中经常会使用的是join，而join分为两种：一是ReduceJoin；二是MapJoin。ReduceJoinReduceJoin工作原理Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value时，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。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
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2024-04-17 12:07:17
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