Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作 - shell客户端3、HDFS的使用（读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等）-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试（HDFS的常见操作以及HA环境的配置）5、HDFS API的RESTful风格
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2023-05-15 15:39:54
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介绍mapreduce的两种join方式，其中map端的join使用到了分布式缓存
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2023-05-15 17:05:37
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一、需求分析 1、需求 order.txt id pid amount 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 1004 01 4 1005 02 5 1006 03 6 pd.txt pid pname 01 小米 02 华为 03 格力 两张表合并成order.txt中的pi
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2021-07-14 13:58:30
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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
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2021-08-03 10:08:26
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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
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2022-09-05 17:07:24
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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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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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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
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2022-07-06 17:19:03
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（所有图片，语句在第一行，结果在最下面）1、join连接join普通链接根据两个表的某一列数据，将相同的，对应的数据展示出来。比如下图，如果左边表有个人叫poly，但是刚实习，所以salary表中没有他的额薪水，那么join连接的话，就不会显示他的名字。Left outer join左连接比起join的普通连接，左连接就是以左边的表为基准，这个左是你写语句时join前面的那个表，然后展示对应的数据
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2023-07-12 22:17:39
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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...
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2021-06-04 22:33:48
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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
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
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2022-04-01 10:33:07
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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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Join: 1.reduce side join:也叫common join，最简单的join方式在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=1表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2。reduce阶段，reduce函数获取key相同的来自File1和File2文
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2023-07-06 22:09:59
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06．Mapreduce实例——Reduce端join实验原理在Reudce端进行Join连接是MapReduce框架进行表之间Join操作最为常见的模式。1.Reduce端Join实现原理（1）Map端的主要工作，为来自不同表（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。（2）Reduce端的主要工作，在Re
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
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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...
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2022-03-04 16:41:26
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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
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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...
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2021-08-18 10:40:35
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