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在没有 pig 或者 hive 的环境下，直接在 mapreduce 中自己实现 join 是一件极其蛋疼的事情，MR中的join分为好几种，比如有最常见的 reduce side join，map side join，semi join 等。今天我们要讨论的是第 2 种：map side join，这种 join 在处理多个小表关联大表时非常有用，而 reduce join 在处理多表关联时是比较麻烦的，会造成大量的网络IO，效率低下。 1、原理： 之所以存在reduce side join，是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段，即：同一个key对应的字段可能位于不同map中。但 Reduce side join是非常低效的，因为shuffle阶段要进行大量的数据传输。Map side join是针对以下场景进行的优化：两个待连接表中，有一个表非常大，而另一个表非常小，以至于小表可以直接存放到内存中。这样，我们可以将小表复制多份，让每个map task内存中存在一份（比如存放到hash table中），然后只扫描大表：对于大表中的每一条记录key/value，在hash table中查找是否有相同的key的记录，如果有，则连接后输出即可。为了支持文件的复制，Hadoop提供了一个类DistributedCache，使用该类的方法如下： （1）用户使用静态方法DistributedCache.addCacheFile()指定要复制的文件，它的参数是文件的URI（如果是HDFS上的文件，可以这样：hdfs://jobtracker:50030/home/XXX/file）。JobTracker在作业启动之前会获取这个URI列表，并将相应的文件拷贝到各个TaskTracker的本地磁盘上。 （2）用户使用DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法获取文件目录，并使用标准的文件读写API读取相应的文件。 2、环境： 本实例需要的测试文件及 hdfs 文件存放目录如下：
hadoop fs -ls /test/decli 测试文件内容分别为：
root@master 192.168.120.236 02:58:03 ~/test/table > 测试环境 hadoop 版本：
echo $HADOOP_HOME /work/hadoop-0.20.203.0 好了，废话少说，上代码： 3、代码：
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public class MultiTableJoin extends Configured implements Tool {
public static class MapClass extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
// 用于缓存 sex、user 文件中的数据
private Map<String, String> userMap = new HashMap<String, String>();
private Map<String, String> sexMap = new HashMap<String, String>();
private Text oKey = new Text();
private Text oValue = new Text();
private String[] kv;
// 此方法会在map方法执行之前执行
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException,
InterruptedException {
BufferedReader in = null;
try {
// 从当前作业中获取要缓存的文件
Path[] paths = DistributedCache.getLocalCacheFiles(context
.getConfiguration());
String uidNameAddr = null;
String sidSex = null;
for (Path path : paths) {
if (path.toString().contains("user")) {
in = new BufferedReader(new FileReader(path.toString()));
while (null != (uidNameAddr = in.readLine())) {
userMap.put(uidNameAddr.split("\t", -1)[0],
uidNameAddr.split("\t", -1)[1]);
}
} else if (path.toString().contains("sex")) {
in = new BufferedReader(new FileReader(path.toString()));
while (null != (sidSex = in.readLine())) {
sexMap.put(sidSex.split("\t", -1)[0], sidSex.split(
"\t", -1)[1]);
}
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (in != null) {
in.close();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
kv = value.toString().split("\t");
// map join: 在map阶段过滤掉不需要的数据
if (userMap.containsKey(kv[0]) && sexMap.containsKey(kv[1])) {
oKey.set(userMap.get(kv[0]) + "\t" + sexMap.get(kv[1]));
oValue.set("1");
context.write(oKey, oValue);
}
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
private Text oValue = new Text();
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sumCount = 0;
for (Text val : values) {
sumCount += Integer.parseInt(val.toString());
}
oValue.set(String.valueOf(sumCount));
context.write(key, oValue);
}
}
public int run(String[] args) throws Exception {
Job job = new Job(getConf(), "MultiTableJoin");
job.setJobName("MultiTableJoin");
job.setJarByClass(MultiTableJoin.class);
job.setMapperClass(MapClass.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(job.getConfiguration(),
args).getRemainingArgs();
// 我们把第1、2个参数的地址作为要缓存的文件路径
DistributedCache.addCacheFile(new Path(otherArgs[1]).toUri(), job
.getConfiguration());
DistributedCache.addCacheFile(new Path(otherArgs[2]).toUri(), job
.getConfiguration());
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[3]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[4]));
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new MultiTableJoin(),
args);
System.exit(res);
}
}
运行命令：
hadoop jar MultiTableJoin.jar MultiTableJoin /test/decli/sex /test/decli/user /test/decli/login /test/decli/output 4、结果： 运行结果：
root@master 192.168.120.236 02:47:18 ~/test/table > TIPS： 更多关于 hadoop mapreduce 相关 join 介绍，请参考之前的博文： MapReduce 中的两表 join 几种方案简介 http://my.oschina.net/leejun2005/blog/95186 本例中用到了分布式缓存，关于分布式缓存的一些特性与原理，以及注意事项， 请参考： HDFS 原理、架构与特性介绍 (责任编辑：IT) |