一.Mapjoin案例 1.需求:有两个文件,分别是订单表.商品表, 订单表有三个属性分别为订单时间.商品id.订单id(表示内容量大的表), 商品表有两个属性分别为商品id.商品名称(表示内容量小的表,用于加载到内存), 要求结果文件为在订单表中的每一行最后添加商品id对应的商品名称. 2.解决思路: 将商品表加载到内存中,然后再map方法中将订单表中的商品id对应的商品名称添加到该行的最后,不需要Reducer,并在Driver执行类中设置setCacheFile和numReduceTask…

一.mapjoin 1.Mapper类 package com.css.mapjoin; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.HashMap; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org…

 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…

一.MapJoin-DistributedCache 应用 1.mapreduce join 介绍 在各种实际业务场景中,按照某个关键字对两份数据进行连接是非常常见的.如果两份数据 都比较小,那么可以直接在内存中完成连接.如果是大数据量的呢? 显然,在内存中进行连 接会发生 OOM. MapReduce 可以用来解决大数据量的链接MapReduce 的 Join 操作主要分两类: MapJoin 和 ReduceJoin 先看 ReduceJoin:(1)map 阶段,两份数据 data1 和…

示例文件同sample join analysis 之前的示例是使用map端的join.这次使用reduce端的join. 根据源的类别写不同的mapper,处理不同的文件,输出的key都是studentno.value是其他的信息同时加上类别信息. 然后使用multipleinputs不同的路径注册不同的mapper. reduce端相同的studentno的学生信息和考试成绩分配给同一个reduce,而且value中包含了这些信息, 把这些信息抽取出来,再做笛卡尔积即可. 下面的示例代码中,…

根据mapjoin的计算原理,MAPJION会把小表全部读入内存中,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.这种情况下即使笛卡尔积也不会对任务运行速度造成太大的效率影响. mapjoin的应用场景如下: 1.有一个极小的表<1000行 2: 需要做不等值join的where操作(a.x < b.y 或者 a.x like b.y等,注:目前版本join下不支持不等值操作,不等值需加到where条件里) 如果把不等于写到where里会造成笛卡尔积,如果数据量很大,笛卡尔积的后果不…

摘要 MapJoin是Hive的一种优化操作,其适用于小表JOIN大表的场景,由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的,所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段,从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率   使用 方法一: 在Hive0.11前,必须使用MAPJOIN来标记显示地启动该优化操作,由于其需要将小表加载进内存所以要注意小表的大小 SELECT /*+ MAPJOIN(smalltable)*/ .key,value FROM smalltable J…

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute…

一.数据倾斜分析——mapJoin 1.背景 接上一个day的Join算法,我们的解决join的方式是:在reduce端通过pid进行串接,这样的话: --order ,,P0001, ,,P0001, ,,P0002, --product P0001,小米5,, P0002,锤子T1,, 例如订单中的小米5卖的比较好(截止博客时间,已经是米7将出的时候了.),这样的话大部分的数据都流向了P0001的这个reduce上,而P0002 的锤子的reduce确很轻松,这样,就产生了数据倾斜了! 更多…

适用场景:一张表十分小[key不可重复].一张表非常大. 用法:在Job提交时,首先将小表加载到 DistributedCache 分布式缓存中,然后从DistributeCache中读取小表解析成 key/value 保存到内存中(可以放在Hash Map等容器中).然后扫描大表中的每条记录的 key 是否能在内存中找到相同 join key 的记录,如果有则直接输出结果. package join.map; import java.io.BufferedReader; import java…