Mapreduce中的join操作
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的例子
比如我们有两个文件,分别存储 订单信息:products.txt,和 商品信息:orders.txt ,详细数据如下:
- products.txt:
//商品ID,商品名称,商品类型(数字表示,我们假设有一个数字和具体类型的映射)
p0001,xiaomi,001
p0002,chuizi,001 - orders.txt:
//订单号,时间,商品id,购买数量
1001,20170710,p0001,1
1002,20170710,p0001,3
1003,20170710,p0001,3
1004,20170710,p0002,1我们想象有多个商品,并有海量的订单信息,并且存储在多个 HDFS 块中。
xiaomi,7
chuizi,1该怎么处理? 我们分析上面我们想要的结果,商品名称和销量,这两个属性分别存放到不同的文件中,那我们就要考虑 在一个地方(mapper)读取这两个文件的数据,并把数据在一个地方(reducer)进行结合。这就是 MapReduce 中的 Join 了。
- 代码如下:
- Mapper:
public class joinMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text> { private Text outKey=new Text();
private Text outValue=new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] split = line.split(",");
FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();
String name = inputSplit.getPath().getName();
//两个文件 在一个 mapper 中处理
//通过文件名判断是那种数据
if(name.startsWith("a")){
//取商品ID 作为 输出key 和 商品名称 作为 输出value,即 第0、1 的数据
outKey.set(split[0]);
outValue.set("product#" + split[1]);
context.write(outKey, outValue);
}else{
//取商品ID 作为 输出key 和 购买数量 作为 输出value,即 第2、3 的数据
outKey.set(split[2]);
outValue.set("order#" + split[3]);
context.write(outKey, outValue);
}
}
} Reducer
public class joinReducer extends Reducer<Text,Text,Text,Text> {
private Text outValue = new Text();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//用来存放:商品ID、商品名称
List<String> productsList = new ArrayList<String>();
//用来存放:商品ID、购买数量
List<Integer> ordersList = new ArrayList<Integer>(); for (Text text:values){
String value = text.toString();
if(value.startsWith("product#")) {
productsList.add(value.split("#")[1]); //取出 商品名称
} else if(value.startsWith("order#")){
ordersList.add(Integer.parseInt(text.toString().split("#")[1].trim())); //取出商品的销量
}
}
int totalOrders = 0;
for (int i=0; i < productsList.size(); i++) {
System.out.println(productsList.size()); for (int j=0; j < ordersList.size(); j++) {
System.out.println(ordersList.size());
totalOrders += ordersList.get(j);
}
outValue.set(productsList.get(i) + "\t" + totalOrders );
//最后的输出是:商品ID、商品名称、购买数量
context.write(key, outValue);
} }
}App:
public class App {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "file:///"); Path path = new Path("F:\\mr\\join\\out");
FileSystem fileSystem = path.getFileSystem(conf);
if(fileSystem.isDirectory(path)){
fileSystem.delete(path,true);
}
Job job = Job.getInstance(conf);
//设置job的各种属性
job.setJobName("App"); //作业名称
job.setJarByClass(App.class); //搜索类
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); //设置输入格式 job.setMapperClass(joinMapper.class);
job.setReducerClass(joinReducer.class);
//添加输入路径
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("F:\\mr\\join\\map"));
//设置输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("F:\\mr\\join\\out"));
//map输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class); //
job.setOutputValueClass(Text.class); //
job.waitForCompletion(true); }
}输出结果
p0001 xiaomi 7
p0002 chuizi 1
- Mapper:
- 代码如下:
2、 Map Join
一个数据集很大,另一个数据集很小(能够被完全放进内存中),MAPJION会把小表全部读入内存中,把小表拷贝多份分发到大表数据所在实例上的内存里,在map阶段直接 拿另 外一个表的数据和内存中表数据做匹配,由于在map是进行了join操作,省去了reduce运行的效率会高很多;
适用于关联表中有小表的情形;可以将小表分发到所有的map节点,这样,map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果,可以大大提高join操作的并发度,加快处理速度。并用distributedcache机制将小表的数据分发到每一个maptask执行节点,从而每一个maptask节点可以从本地加载到小表的数据,进而在本地即可实现join
- left outer join的左表必须是大表
- right outer join的右表必须是大表
- inner join左表或右表均可以作为大表
- full outer join不能使用mapjoin;
- mapjoin支持小表为子查询,使用mapjoin时需要引用小表或是子查询时,需要引用别名;在mapjoin中,可以使用不等值连接或者使用or连接多个条件;
1.2、 Map Join事例
- product表
p0001,xiaomi,001
p0002,chuizi,001 - orders表
1001,20170710,p0001,1
1002,20170710,p0001,3
1003,20170710,p0001,3
1004,20170710,p0002,1 - 期望输出
xiaomi 1001,20170710,p0001,1
xiaomi 1002,20170710,p0001,3
xiaomi 1003,20170710,p0001,3
chuizi 1004,20170710,p0002,1 - 代码实现
- Mapper
/**
* 链接操作 map端链接
*/
public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,NullWritable> { private Map<String,String> pdInfoMap =new HashMap<String,String>();
private Text keyOut=new Text();
/**
* 通过阅读父类Mapper的源码,发现 setup方法是在maptask处理数据之前调用一次 可以用来做一些初始化工作
*/
@Override
protected void setup(Context context) {
try {
Configuration conf = context.getConfiguration();
FileSystem fs= null;
fs = FileSystem.get(conf);
FSDataInputStream fis = fs.open(new Path("file:/F:/mr/join/map/input/a.txt"));
//得到缓冲区阅读器
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis));
String line=null;
while((line=br.readLine())!=null){
String[] fields = line.split(",");
pdInfoMap.put(fields[0],fields[1]);
}
fis.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 由于已经持有完整的产品信息表,所以在map方法中就能实现join逻辑了
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//订单信息
String orderline = value.toString();
String[] fields = orderline.split(",");
String pName = pdInfoMap.get(fields[2]);
keyOut.set(pName+"\t"+orderline);
context.write(keyOut,NullWritable.get());
}
} - App
public class MapJoinApp {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "file:///");
Job job = Job.getInstance(conf);
//设置job的各种属性
job.setJobName("MapJoinApp"); //作业名称
job.setJarByClass(MapJoinApp.class); //搜索类
//添加输入路径
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("F:/mr/join/map/input/b.txt"));
//设置输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("F:/mr/join/map/output"));
job.setMapperClass(MapJoinMapper.class); //mapper类
//没有reduce
job.setNumReduceTasks(0);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class); //
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class); // job.waitForCompletion(true);
}
} - 输出和期望输出一致
3、Reduce端Join
- 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。
- 基本思路:
- 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。
- 在reduce处理函数中,按照标识对数据进行处理。
- 然后根据Key去join来求出结果直接输出。
- 例子
- 数据如上
- 计算过程:
- 在Map阶段,把所有数据标记成<key,value>的形式,其中key是id,value则根据来源不同取不同的形式:来源于products表的记录,value的值为"products#"+name;来源于orders的记录,value的值为"orders#"+score。
- 在reduce阶段,先把每个key下的value列表拆分为分别来自表A和表B的两部分,分别放入两个向量中。然后遍历两个向量做笛卡尔积,形成一条条最终的结果。
- 代码如下:
- Mapper
/**
* map阶段打标记
*/
public class reduceMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] fields = line.split(",");
FileSplit fileSplit = (FileSplit)context.getInputSplit();
String pathName = fileSplit.getPath().toString();
pathName=pathName.substring(27); //通过文件名判断是那种数据
if (pathName.startsWith("a")){//product数据 //System.out.println(keyOut+"\t"+valueOut);
context.write(new Text(fields[0]),new Text("product#"+fields[1])); }else if (pathName.startsWith("b")){ context.write(new Text(fields[2]),new Text("order#"+fields[0]+"\t"+fields[1]+"\t"+fields[3]));
}
}
} - Reducer
public class reduceReducer extends Reducer<Text,Text,Text,Text> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//存放产品信息
List<String> proInfo = new ArrayList<String>();
//存放订单信息
List<String> ordInfo = new ArrayList<String>();
for (Text text:values){
System.out.println("key="+key+" value="+text);
//将数组中的数据添加到对应的数组中去
if (text.toString().startsWith("product")){
proInfo.add(text.toString().split("#")[1]);
}else if(text.toString().startsWith("order")){
ordInfo.add(text.toString().split("#")[1]);
}
}
//获取两个数组的大小
int sizePro = proInfo.size();
int sizeOrd = ordInfo.size();
//遍历两个数组将结果写出去
for (int i=0;i<sizePro;i++){
for (int j=0;j<sizeOrd;j++){
context.write(key,new Text(proInfo.get(i)+" "+ordInfo.get(j)));
}
}
}
} - App
public class ReduceApp {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "file:///");
Job job = Job.getInstance(conf); Path path = new Path("F:\\mr\\join\\map/output1");
FileSystem fileSystem = path.getFileSystem(conf);
if(fileSystem.isDirectory(path)){
fileSystem.delete(path,true);
} //设置job的各种属性
job.setJobName("ReduceApp"); //作业名称
job.setJarByClass(ReduceApp.class); //搜索类
//添加输入路径
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("F:\\mr\\join\\map\\input"));
//设置输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("F:\\mr\\join\\map/output1")); job.setMapperClass(reduceMapper.class); //mapper类
job.setReducerClass(reduceReducer.class); //reducer类 job.setMapOutputKeyClass(Text.class); //
job.setMapOutputValueClass(Text.class); // job.waitForCompletion(true);
}
} - 输出结果
p0001 xiaomi 1003 20170710 3
p0001 xiaomi 1002 20170710 3
p0001 xiaomi 1001 20170710 1
p0002 chuizi 1004 20170710 1
- Mapper
细节:
- 当map读取源文件时,如何区分出是file1还是file2
FileSplit fileSplit = (FileSplit)context.getInputSplit();
String path = fileSplit.getPath().toString();
- 当map读取源文件时,如何区分出是file1还是file2
根据path就可以知道文件的来源咯。
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