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hadoop_MapReduce map端join算法实现

Join算法

        • 原理阐述
        • 实现示例

原理阐述

  • 适用于关联表中有小表的情形;
  • 可以将小表分发到所有的map节点,这样,map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果,可以大大提高join操作的并发度,加快处理速度

实现示例

map端的初始化方法当中获取缓存文件:

package MapJoin;

import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;

public class MapJoinMap extends Mapper<LongWritable, Text,Text,Text> {

    //获取缓存中的数据
    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //在这里读取缓存文件
        //获得缓存的文件
        URI[] cacheFiles = DistributedCache.getCacheFiles(context.getConfiguration());
        //cacheFiles[0]
        //通过URI 获得文件系统
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(cacheFiles[0], context.getConfiguration());
        //通过文件系统打开缓存的文件
        FSDataInputStream inputStream = fileSystem.open(new Path(cacheFiles[0]));
        //使用BufferedReader读取数据
        BufferedReader bufferedReader=new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream,"utf-8"));
        String line="";
        while ((line=bufferedReader.readLine())!=null){
            
        }
        bufferedReader.close();
        fileSystem.close();

    }

    //处理超大量数据的代码    10亿
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

    }
}

           

定义程序运行main方法:

package MapJoin;

import WC.WordCountDriver;
import WC.WordCountMap;
import WC.WordCountReduce;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.net.URI;

public class Driver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        //设置集群缓存的数据
        //这个数据必须在HDFS
        DistributedCache.addCacheFile(new URI("hdfs://192.168.10.131:8020/orders.txt"), conf);

        Job job = Job.getInstance(conf, "MapJoin");

        //设置程序的主类
        job.setJarByClass(Driver.class);

        //设置Map程序代码
        job.setMapperClass(MapJoinMap.class);

        //设置Map输出的key  value的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        //设置去哪里读取数据
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(""));
        //设置最终结果写到哪里去
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(""));

        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);

    }
}

           

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