场景:有两张表,一张用户表(user),交易表(transactions)。两张表的字段如下:

两份表数据做个左连接,查询出(商品名,地址)这种格式。

这样就是相当于交易表是左表,不管怎么样数据都要保留,然后从右边里面查出来弥补左表。

效果如下:

思路:写两个map,把两个表的数据都读进来,在reduce端进行连接,然后按照格式要求写出去。

(1)map1:读取transaction文件,封装为:


protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, PairOfStrings, PairOfStrings>.Context context)

throws IOException, InterruptedException {

String lines=value.toString();

String[] args=lines.split(" ");

String productID=args[1];

String userID=args[2];

//把outPutKey加了一个2,这么做的目的是,后续在reduce端,聚合时,这个数据能够晚点到达。

outPutKey.set(userID, "2");

outPutValue.set("P", productID);

context.write(outPutKey, outPutValue);

}

(2)map2:读取user文件,封装为:

static class map2 extends Mapper<LongWritable, Text,PairOfStrings,PairOfStrings>

{

PairOfStrings outPutKey=new PairOfStrings();

PairOfStrings outPutvalue=new PairOfStrings();

@Override

protected void map(LongWritable key, Text value,

Mapper<LongWritable, Text, PairOfStrings, PairOfStrings>.Context context)

throws IOException, InterruptedException {

String line=value.toString();

String[] args=line.split(" ");

String userID=args[0];

String locationID=args[1];

//把outPutKey加了一个1,这么做的目的是,后续在reduce端,聚合时,这个数据能够早于transaction文件里面的数据到达。

outPutKey.set(userID, "1");

outPutvalue.set("L", locationID);

context.write(outPutKey, outPutvalue);

}

(3)reduce:把map端的数据要根据用户ID分区,相同的用户ID写入到同一个分区,进而写入到同一个Reduce分区,然后在Reduce中根据PairOfStrings这个类的自己的排序规则对数据排序。因为前面对key做了处理(加了1,2),所以是用户的地址这些信息先到达reduce。,然后根据不同的分组,把数据写出来。






总的代码结构:

LeftCmain:

package com.guigu.left;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.MultipleInputs;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat; import edu.umd.cloud9.io.pair.PairOfStrings; public class LeftCmain { //读取transaction文件
static class map1 extends Mapper<LongWritable, Text, PairOfStrings,PairOfStrings>
{
PairOfStrings outPutKey=new PairOfStrings();
PairOfStrings outPutValue=new PairOfStrings(); @Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, PairOfStrings, PairOfStrings>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String lines=value.toString();
String[] args=lines.split(" ");
String productID=args[1];
String userID=args[2];
outPutKey.set(userID, "2");
outPutValue.set("P", productID);
context.write(outPutKey, outPutValue);
} } //读取user文件
static class map2 extends Mapper<LongWritable, Text,PairOfStrings,PairOfStrings>
{
PairOfStrings outPutKey=new PairOfStrings();
PairOfStrings outPutvalue=new PairOfStrings();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,
Mapper<LongWritable, Text, PairOfStrings, PairOfStrings>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line=value.toString();
String[] args=line.split(" ");
String userID=args[0];
String locationID=args[1];
outPutKey.set(userID, "1");
outPutvalue.set("L", locationID);
context.write(outPutKey, outPutvalue);
} } /**
* 这个的关键点在于,取出的数据:要求先取出地址的数据。
* @author Sxq
*
*/
static class reduce1 extends Reducer<PairOfStrings, PairOfStrings, Text, Text>
{
Text produceID=new Text();
Text localID=new Text("undefine"); @Override
protected void reduce(PairOfStrings arg0, Iterable<PairOfStrings> Iterator1,
Reducer<PairOfStrings, PairOfStrings, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
Iterator<PairOfStrings> iterator=Iterator1.iterator(); //由于做了二次排序,可以保证先得到的是地址的数据。
if(iterator.hasNext())
{
PairOfStrings fisrPair=iterator.next();
// System.out.println("firstPair="+fisrPair.toString());
//如果是地址的信息,那就把他直接放出来
if(fisrPair.getLeftElement().equals("L"))
{
localID.set(fisrPair.getRightElement());
}
}
while(iterator.hasNext())
{
PairOfStrings pairOfStrings=iterator.next();
//System.out.println(pairOfStrings.toString());
produceID.set(pairOfStrings.getRightElement());
System.out.println("prdouct:"+produceID.toString()+"localId:"+localID.toString());
//System.out.println();
context.write(produceID, localID);
}
}
} public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(LeftCmain.class); job.setMapperClass(map1.class);
job.setReducerClass(reduce1.class); job.setMapOutputKeyClass(PairOfStrings.class);
job.setMapOutputValueClass(PairOfStrings.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setSortComparatorClass(PairOfStrings.Comparator.class); // 在Reduce端设置分组,使得同一个用户在同一个组,然后做拼接。
job.setGroupingComparatorClass(SecondarySortGroupComparator.class);
// 设置分区
job.setPartitionerClass(SecondarySortParitioner.class);
// job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);
Path transactions=new Path("/Users/mac/Desktop/transactions.txt");
MultipleInputs.addInputPath(job,transactions,TextInputFormat.class,map1.class);
MultipleInputs.addInputPath(job,new Path("/Users/mac/Desktop/user.txt"), TextInputFormat.class,map2.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/Users/mac/Desktop/flowresort"));
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1); } }

SecondarySortGroupComparator:

package com.guigu.left;
import org.apache.hadoop.io.DataInputBuffer;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator; import com.book.test1.CompositeKey; import edu.umd.cloud9.io.pair.PairOfStrings; /**
* 不同分区的组聚合时,可以按照我们要的顺序来排列
* @author Sxq
*WritableComparator
*/
public class SecondarySortGroupComparator extends WritableComparator { public SecondarySortGroupComparator() {
super(PairOfStrings.class,true);
} @Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) { PairOfStrings v1=(PairOfStrings)a;
PairOfStrings v2=(PairOfStrings)b;
return v1.getLeftElement().compareTo(v2.getLeftElement());
} }

SecondarySortParitioner:

package com.guigu.left;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

import edu.umd.cloud9.io.pair.PairOfStrings;
/**
*
* @author Sxq
*
*/
public class SecondarySortParitioner extends Partitioner<PairOfStrings, Object>{ @Override
public int getPartition(PairOfStrings key, Object value, int numPartitions) {
return (key.getLeftElement().hashCode()&Integer.MAX_VALUE)%numPartitions;
} }

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