目录 1 Join多种应用 1.1 Reduce Join 1.2 Reduce Join实例实操 需求 需求分析 Map数据处理 Reduce端合并(数据倾斜) 代码实现 JoinBean类 JoinMap JoinReduce 执行结果 总结 1.3 Map Join 1.4 Map Join案例实操 需求分析 代码实现 MapJoinDrive MapJoinMapper 1 Join多种应用 1.1 Reduce Join Map 端的主要工作:不同表或文件的 key/value 对,…

在关系型数据库中 Join 是非常常见的操作,各种优化手段已经到了极致.在海量数据的环境下,不可避免的也会碰到这种类型的需求, 例如在数据分析时需要连接从不同的数据源中获取到数据.不同于传统的单机模式,在分布式存储下采用 MapReduce 编程模型,也有相应的处理措施和优化方法. 我们先简要地描述待解决的问题.假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库,并考虑如何合二为一.一个典型的查询是:输出气象站的历史信息,同时各行记录也包含气象站的元数据信息. 一.Reduce Join 在Reud…

Map Join 实现方式一 ● 使用场景:一个大表(整张表内存放不下,但表中的key内存放得下),一个超大表 ● 实现方式:分布式缓存 ● 用法: SemiJoin就是所谓的半连接,其实仔细一看就是reduce join的一个变种,就是在map端过滤掉一些数据,在网络中只传输参与连接的数据不参与连接的数据不必在网络中进行传输,从而减少了shuffle的网络传输量,使整体效率得到提高,其他思想和reduce join是一模一样的.说得更加接地气一点就是将小表中参与join的key单独抽出来通过D…

Map Join 实现方式一:分布式缓存 ● 使用场景:一张表十分小.一张表很大. ● 用法: 在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中,然后从DistributeCache中取出该小表进行join (比如放到Hash Map等等容器中).然后扫描大表,看大表中的每条记录的join key /value值是否能够在内存中找到相同join key的记录,如果有则直接输出结果. DistributedCache是分布式缓存的一种实现,它在整个MapReduce框架中…

这些天的学习,才发现自己对SQL原来是如此的不了解.之前一直以为自己轻松应对各种复杂的SQL查询,但是一旦提到效率上,可能就比较傻眼了,有时候也会埋怨客户的服务器不好使. 至于Inner Join的三种方式:loop,merge, hash,园子里面有很多文章,话说看多遍不如自己实际操作一遍.今天也来操作一番试试.说明:T(4)表中约有4.6万行数据,T(1)表中约有4.1万行数据 第一种:merge declare @begin datetime Declare @end datetime s…

一 MapReduce入门 1.1 MapReduce定义 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1)MapReduce 易于编程.它简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序可以分布到大量廉价的 PC 机器运行.也就是说你写…

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示. 图4-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4…

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 MapReduce精通(二) MapReduce框架原理 MapReduce工作流程 InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 Job提交流程源码和切片源码详解 FileInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat案例实操 FileInputFormat实现类 KeyValueTextInputFo…

第1章 MapReduce概述 定义:是一个分布式运算程序的编程框架 优缺点:易于编程.良好的扩展性.高容错性.适合PB级以上数据的离线处理 核心思想:MapReduce 编程模型只能包含一个Map 阶段和一个Reduce 阶段 MapReduce进程:MrAppMaster,负责整个程序的过程调度及状态协调MapTask,负责map阶段的数据处理ReduceTask,负责reduce阶段的数据处理 官方WordCount源码:Map 类.Reduce 类.驱动类组成 常用数据序列化类型:Had…

上一篇<MapReduce多种join实现实例分析(一)>,大家可以点击回顾该篇文章.本文是MapReduce系列第二篇. 一.在Map端进行连接使用场景:一张表十分小.一张表很大.用法:在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中,然后从DistributeCache中取出该小表进行join key / value解释分割放到内存中(可以放大Hash Map等等容器中).然后扫描大表,看大表中的每条记录的join key /value值是否能够在内存中找到相同j…

列表[‘hello’ , ‘python’ ,’!’ ] 用多种方法拼接,并输出’hello python !’ 使用字符串链接的四种方法都可以创建 字符串拼接一共有四种方法,也可以应用到列表的拼接中 a = [‘hello’,‘python’,’!’] 第一种是用类似字符串相加的方法 #a[0] + ’ ’ + a[1] + ’ ’ + a[2] 第二种是用%s 连接起来 #’%s %s %s’%(a[0],a[1],a[2]) 第三种是用 join 连接起来 ‘’'这里先普及join()在p…

转载自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1392961 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: 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. 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,…

一.概述    对于RDBMS中的join操作大伙一定非常熟悉,写sql的时候要十分注意细节,稍有差池就会耗时巨久造成很大的性能瓶颈,而在Hadoop中使用MapReduce框架进行join的操作时同样耗时,但是由于hadoop的分布式设计理念的特殊性,因此对于这种join操作同样也具备了一定的特殊性.本文主要对MapReduce框架对表之间的join操作的几种实现方式进行详细分析,并且根据我在实际开发过程中遇到的实际例子来进行进一步的说明.   二.实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在…

Cake写法 App::import("Model","Client"); $this->Client = & new Client(); $this->Client->recursive = -1; $options['conditions'] = array('Client.id' => $client_id); $options['fields'] = "LeadSource.name"; $options[…

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本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6238844.html 最近遇到一个存储过程在某些特殊的情况下,效率极其低效, 至于底下到什么程度我现在都没有一个确切的数据,因为预期很快就可以查询出来结果的SQL,实则半个小时都出不来,后面会有截图 观察执行计划的时候发现中间有一步中出现一个类似如下非常规的连接提示警告,如下图 no join predicate 意思就是没有连接谓词,表之间join的时候没有指定连接谓词可以导致no join predicate, 但是…

转自http://www.jb51.net/article/67007.htm,感谢博主 本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from emplo…

多种格式数据加载.处理与存储 实际的场景中,我们会在不同的地方遇到各种不同的数据格式(比如大家熟悉的csv与txt,比如网页HTML格式,比如XML格式),我们来一起看看python如何和这些格式的数据打交道. 2016-08 from __future__ import division from numpy.random import randn import numpy as np import os import sys import matplotlib.pyplot as plt n…

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 3-16  过滤中使用位操作 问题 你想在查询的过滤条件中使用位操作. 解决方案 假设你有一个实体类型,它有一个你想用来做位标识的整型属性.你将使用这个属性中的bit位来表示实体中特殊属性存在与否(译注:作者想表达的是,bit中位为0或1时,实体的类型就会不一样).例如,假设你有一个表示当地画廊的赞助者(patrons)实体,一些赞助者直接捐款(contribute money),一些在画廊…

在ORACLE数据库中,表与表之间的SQL JOIN方式有多种(不仅表与表,还可以表与视图.物化视图等联结),官方的解释如下所示 A join is a query that combines rows from two or more tables, views, or materialized views. Oracle Database performs a join whenever multiple tables appear in the FROM clause of the que…

1.1.1 摘要 Join是关系型数据库系统的重要操作之一,SQL Server中包含的常用Join:内联接.外联接和交叉联接等.如果我们想在两个或以上的表获取其中从一个表中的行与另一个表中的行匹配的数据,这时我们应该考虑使用Join,因为Join具体联接表或函数进行查询的特性 本文将通过具体例子介绍SQL中的各种常用Join的特性和使用场合: 目录 Inner join Outer join Cross join Cross apply Cross apply 和 Inner join的区别…

15.4 What are the different types of joins? Please explain how they differ and why certain types are better in certain situations. Join是用来联合两个表的,每个表至少需要有一列是相同的,不同的Join类型会返回不同的结果.我们来看一个例子,有两个表,普通饮料和无卡饮料如下: -- TABLE RegularBeverages +-----------+------…

MySQL的强大之处在于它的插件式存储引擎,我们可以基于表的特点使用不同的存储引擎,从而达到最好的性能. MySQL有多种存储引擎:MyISAM.InnoDB.MERGE.MEMORY(HEAP).BDB(BerkeleyDB).EXAMPLE.FEDERATED.ARCHIVE.CSV.BLACKHOLE. MySQL支持数个存储引擎作为对不同表的类型的处理器.MySQL存储引擎包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎: MyISAM管理非事务表.它提供高速存储和检索,以及全文搜索能力…

子查询 1   >= all (select salary from orderEvent.win:length_batch(5))"; 注意: 运行以上三个例句后的结果,刚开始让很费解(对调试代码不做说明),因为win:length_batch(5))对子查询与外部查询中的产生的效果不一样导致. 以以上应用场景为例: 外部查询事件缓存在之前的Context节中有详细说明: 子查询缓存更新可理解为每次积累到5个事件流才会更新子查询事件缓存,超过5个将重新积累计数,: 满足输出需要两个条件:…

在关系型数据库中Join是非常常见的操作,各种优化手段已经到了极致.在海量数据的环境下,不可避免的也会碰到这种类型的需求,例如在数据分析时需要从不同的数据源中获取数据.不同于传统的单机模式,在分布式存储下采用MapReduce编程模型,也有相应的处理措施和优化方法. 我们先简要地描述待解决的问题.假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库 气象站的示例数据,如下 Station ID Station Name 011990-99999 SIHCCAJAVRI 012650-99999 TRN…

left join 和 left outer join 的区别 通俗的讲:    A   left   join   B   的连接的记录数与A表的记录数同    A   right   join   B   的连接的记录数与B表的记录数同      A   left   join   B   等价B   right   join   A          table   A:  Field_K,   Field_A    1                       a    3      …

原文:http://www.cnblogs.com/Jessy/p/3525419.html left join :左连接,返回左表中所有的记录以及右表中连接字段相等的记录. right join :右连接,返回右表中所有的记录以及左表中连接字段相等的记录. inner join: 内连接,又叫等值连接,只返回两个表中连接字段相等的行. full join:外连接,返回两个表中的行:left join + right join. cross join:结果是笛卡尔积,就是第一个表的行数乘以第二个…

查询from语句中的Outer Join可以在多种情况下被简化: 在解析阶段,右外连接操作可以被转变为等下ode值包含left join的操作,在一般情况下,转变: (T1, ...) RIGHT JOIN (T2,...) ON P(T1,...,T2,...) = (T2, ...) LEFT JOIN (T1,...) ON P(T1,...,T2,...) 所有inner join表达式形如(t1 inner join t2 on p(t1,t2))可以被(t1,t2,p(t1,t2))…

Python3 split()方法 描述split()通过指定分隔符对字符串进行切片,如果参数num 有指定值,则仅分隔 num 个子字符串 语法split()方法语法: str.split(str="", num=string.count(str))参数str – 分隔符,默认为所有的空字符,包括空格.换行(\n).制表符(\t)等.num – 分割次数.返回值返回分割后的字符串列表. 实例以下实例展示了split()函数的使用方法: #!/usr/bin/python3 str =…

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 743+) 为何需要扩展属性 XCode不支持多表关联查询,单表查询利于优化以及分表分库,一切Join都可以借助扩展属性实现…