MapReduce之MapJoin案例

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MapReduce之MapJoin案例

@ 目录使用场景优点具体办法:采用DistributedCache 案例需求分析代码实现使用场景 Map Join 适用于一张表十分小.一张表很大的场景. 优点思考:在Reduce 端处理过多的表,非常容易产生数据倾斜.怎么办? 在Map端缓存多张表,提前处理业务逻辑,这样增加Map 端业务,减少Reduce 端数据的压力,尽可能的减少数据倾斜. 具体办法:采用DistributedCache (1)在Mapper的setup阶段,将文件读取到缓存集合中. (2)在驱动函数中加载缓…

MapReduce 单词统计案例编程

MapReduce 单词统计案例编程一.在Linux环境安装Eclipse软件 1. 解压tar包下载安装包eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz到/opt/software目录下. 解压到/opt/tools目录下: [hadoop@bigdata-senior01 tools]$ tar -zxf /opt/sofeware/eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /op…

hadoop笔记之MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序)

MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序) MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序) 思路: Reduce之后直接进行结果合并具体样例: 程序名:Sort.java import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import o…

hadoop笔记之MapReduce的应用案例(WordCount单词计数)

MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) 1. WordCount单词计数作用: 计算文件中出现每个单词的频数输入结果按照字母顺序进行排序 Map过程 Reduce过程 WordCount的源代码 import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import…

Hadoop MapReduce编程入门案例

Hadoop入门例程简介一个.有些指令 (1)Hadoop新与旧API差异新API倾向于使用虚拟课堂(象类),而不是接口.由于这更easy扩展. 比如,能够无需改动类的实现而在虚类中加入一个方法(即用默认的实现). 在新的API中.mapper和reducer如今都是虚类. 新的API 放在org.apache.hadoop.mapreduce 包(和子包)中.之前版本号的API 依然放在org.apache.hadoop.mapred中. 新的API充分使用上下文对象(Context),使…

MAPREDUCE的实战案例

reduce端join算法实现 1.需求: 订单数据表t_order: id date pid amount 1001 20150710 P0001 2 1002 20150710 P0001 3 1002 20150710 P0002 3 商品信息表t_product id pname category_id price P0001 小米5 1000 2 P0002 锤子T1 1000 3 假如数据量巨大,两表的数据是以文件的形式存储在HDFS中,需要用mapreduce程序来实现一下SQL查…