Hadoop基础-MapReduce的Join操作 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.连接操作Map端Join(适合处理小表+大表的情况) no001 no002 no003 no004 no005 no006 no007 no008 orders.txt 文件内容 linghunbaiduren yinzhengjie alex linhaifeng wupeiqi xupeicheng changqiling laowang customers.txt 文…

哈喽-各位小伙伴们中秋快乐,好久没更新新的文章啦,今天分享如何使用mapreduce进行join操作. 在离线计算中,我们常常不只是会对单一一个文件进行操作,进行需要进行两个或多个文件关联出更多数据,类似与sql中的join操作. 今天就跟大家分享一下如何在MapReduce中实现join操作 需求 现有两张,一张是产品信息表,一张是订单表.订单表中只表存了产品ID,如果想要查出订单以及产品的相关信息就必须使用关联. 实现 根据MapReduce特性,大家都知道在reduce端,相同key的ke…

 在关系型数据库中,要实现join操作是非常方便的,通过sql定义的join原语就可以实现.在hdfs存储的海量数据中,要实现join操作,可以通过HiveQL很方便地实现.不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作,本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作. 一.Map-Join:在Reduce端完成的join操作  假设存在用户数据文件users.txt和用户登录日志数据文件login_logs.txt,数据内容分别如下所示:  用户数据文件user.tx…

0. 说明 Map 端 join && Reduce 端 join 1. Map 端 join Map 端 join:大表+小表 => 将小表加入到内存,迭代大表每一行,与之进行拼串操作 Map 端 join 代码 2. Reduce 端 join Reduce 端 join: 大表+大表 1. 获取文件名 (FileSplit)context.getSplit() 2. 将 order 数据添加标记位 1 将 customer 数据添加标记位 2 3. 重写CompKey,将 id…

一.准备两张表以及对应的数据 (1)m_ys_lab_jointest_a(以下简称表A) 建表语句: create table if not exists m_ys_lab_jointest_a ( id bigint, name string ) row format delimited fields terminated ' lines terminated ' stored as textfile;   具体数据如下: id name 1 北京 2 天津 3 河北 4 山西 5 内蒙古…

上次和朋友讨论到mapreduce,join应该发生在map端,理由太想当然到sql里面的执行过程了 wheremap端 join在map之前(笛卡尔积),但实际上网上看了,mapreduce的笛卡尔积发生在reduce端,下面哥们有个实现过程可以参考(http://blog.csdn.net/xyilu/article/details/8996204).有空再看看 实际上实现过程是不是和他写的代码一样.             前阵子把MapReduce实现join操作的算法设想清楚了,但一直…

本文转载于:http://blog.csdn.net/xyilu/article/details/8996204 一.准备两张表以及对应的数据 (1)m_ys_lab_jointest_a(以下简称表A) 建表语句: create table if not exists m_ys_lab_jointest_a ( id bigint, name string ) row format delimited fields terminated ' lines terminated ' stored…

前段时间有一个业务需求,要在外网商品(TOPB2C)信息中加入 联营自营 识别的字段.但存在的一个问题是,商品信息 和 自营联营标示数据是 两份数据:商品信息较大,是存放在hbase中.他们之前唯一的关联是url.所以考虑用url做key将两者做join,将 联营自营标识 信息加入的商品信息中,最终生成我需要的数据: 一,首先展示一下两份数据的demo example 1. 自营联营标识数据(下面开始就叫做unionseller.txt) http://cn.abc.www/product436…

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.t…

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.对于二次排序案例部分理解 1. 分析需求(首先对第一个字段排序,然后在对第二个字段排序) 杂乱的原始数据 排序完成的数据 a,1 a,1 b,1 a,2 a,2 [排序] a,100 b,6 ===> b,-3 c,2 b,-2 b,-2 b,1 a,100 b,6 b,-3 c,-7 c,-7 c,2 2. 分析[MapRedice过程] 1> 分析数据传入通过input()传入map() 2> map()对数据进行层层过滤,以达到我们想要的数据源, 3> 过滤方法中可添加自…

hive的多表连接,都会转换成多个MR job,每一个MR job在hive中均称为Join阶段.按照join程序最后一个表应该尽量是大表,因为join前一阶段生成的数据会存在于Reducer 的buffer中,通过stream最后面的表,直接从Reducer中读取已经缓冲的中间数据结果,与后面的大表进行连接时,只需要从buffer中读取缓存的key,与大表中的指定key进行连接,速度更快,也避免内存缓冲区溢出. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b…

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…

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…

引言 首先先明白在关系型数据库中Join的用法. Join在MapReduce中的用法也是用于两个文件之间的连接. 使用MR程序解决两张表的join问题,有两种解决方案 à MR程序的join应用 1.  reduce端join 在map端将数据封装成Java对象 à 两张表的复合Java对象 在reduce端根据对象值的不同进行join操作 2.  map端join 通过缓冲流将小文件存储起来,在map阶段根据对象值的不同进行join操作 关系型数据库MySQL中Join的用法 (MySQL中…

class A { public int id { get; set; } public string name { get; set; } } class B { public int id { get; set; } public int age { get; set; } } class C { public int id { get; set; } public string address { get; set; } } private void button8_Click(objec…

1.join语句 Sql join语句用来合并两个或多个表中的记录.ANSI标准SQL语句中有四种JOIN:INNER,OUTER,LEFTER,RIGHT,一个表或视图也可以可以和它自身做JOIN操作.下面举例说明.下面所举的例子使用的表有Employee和Department,在这两个表中Department.DepartmentID是主键,Employee.DepartmentID是外键. 图1—Employee表 LastName DepartmentID Country Employe…

原文:SQL点滴2-重温sql语句中的join操作 1.join语句 Sql join语句用来合并两个或多个表中的记录.ANSI标准SQL语句中有四种JOIN:INNER,OUTER,LEFTER,RIGHT,一个表或视图也可以可以和它自身做JOIN操作.下面举例说明.下面所举的例子使用的表有Employee和Department,在这两个表中Department.DepartmentID是主键,Employee.DepartmentID是外键. 图1—Employee表 LastName De…

0. 说明 在 Hive 中进行 join 操作 1. 操作步骤 1.0 建表 在 hiveserver2 服务启动的前提下,在 Beeline客户端中输入以下命令 # 新建顾客表 create table customers(id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by '\t'; # 新建订单表 create table orders(oid int, oname string, oprice…

这些子查询在oracle和mysql等数据库中都能执行,但是在hive中却不支持,但是我们可以把这些查询语句改为join操作: -- 1.子查询 select * from A a where a.update_time = (select min(b.update_time) from A b) -- 2.in操作 select * from A a where a.dept = 'IT' and a.num ') 改为join操作如下: select t2.* from (select mi…

1 问题描述 在调用一个MySQL存储过程的时候,有时候会出现下面的错误: Illigal mix of collations(gbk\_chinese\_ci, IMPLICIT) and (latin1\_swedish\_ci, IMPLICIT) for operation '=' 我从去年到现在遇到了很多这个问题,这篇文章做一下解决方法的总结,基本上能覆盖这个问题的所有解法 2 问题根源 这个问题的出现是由于JOIN操作时=操作符的左右参数的字符编码不一致导致导致的,解决问题的方法也基…

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Window CoGroup与Join 1.1回顾RDBMS各种join 假设有两个表A和B 1.CROSS JOIN(AB的笛卡尔积/交叉联接) 省略写法为join,由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积,因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用,因为当数据表项目太多的时候,…

估计Phoenix中支持Joins,对很多使用Hbase的朋友来说,还是比较好的.下面我们就来演示一下. 首先看一下几张表的数据: Orders表: OrderID CustomerID ItemID Quantity Date 1630781 C004 I001 650 09-01-2013 1630782 C003 I006 2500 09-02-2013 1630783 C002 I002 340 09-03-2013 1630784 C004 I006 1260 09-04-2013 1…

1.关于hive中的各种join Hive中有许多的Join操作,例如:LEFT.RIGHT和FULL OUTER JOIN,INNER JOIN,LEFT SEMI JOIN等: 1.1.准备两组数据: a.txt b.txt 1,a 2,bb 2,b 3,cc 3,c 7,yy 4,d 9,pp 7,y 8,u 1.2.在Hive中建表: create table a(id int,name string) row format delimited fields terminated by…

首先我们对于join操作,需要了解两个概念:驱动表和被驱动表.首先先给出两张表: CREATE TABLE `t2` ( `id` ) NOT NULL, `a` ) DEFAULT NULL, `b` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `a` (`a`) ) ENGINE=InnoDB; drop procedure idata; delimiter ;; create procedure idata() begin declare i int;…

SQL与NoSQL最大的不同之一就是不支持JOIN,在传统的数据库中,SQL JOIN子句允许你使用普通的字段,在两个或者是更多表中的组合表中的每行数据.例如,如果你有表books和publishers,你可以像下面这样写命令: SELECT book.title, publisher.name FROM book LEFT JOIN book.publisher_id ON publisher.id; 换句话说,book表中的publisher_id字段引用了publishers表中的id字典…

1. 只支持相等JOIN. 2. 多表连接当使用不同的列进行JOIN时,会产生多个MR作业. 3. 最后的表的数据是从流中读取,而前面的会在内存中缓存,因此最好把最大的表放在最后. SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)//暗示 4. JOIN在WHERE子句前进行处理. SELECT a.val, b.val FRO…

MapReduce概念 MapReduce是一种分布式计算模型,由谷歌提出,主要用于搜索领域,解决海量数据计算问题. MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数实现分布式计算. 这两个函数的形参是key,value对,表示函数的输入信息. MP执行流程 客户端提交给jobtracker,jobtracker分配给tasktracker. trasktracker会对任务进行mapper和reducer操作. MapReduce原理 一个map输入…

本文主要介绍spark join相关操作,Java描述. 讲述三个方法spark join,left-outer-join,right-outer-join 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders hive (gulfstream_test)> select * from orders…

在这篇文章中,讲解如何使用Dapper使用Inner join的操作 1.新创建两张表:Users表和Product表 Users表定义如下: CREATE TABLE [dbo].[Users]( ,) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, PRIMARY KEY CLUSTERED ( [UserId] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF,…