一:背景
Reduce端连接比Map端连接更为普遍,因为输入的数据不需要特定的结构,但是效率比较低,因为所有数据都必须经过Shuffle过程。
二:技术实现
基本思路
(1):Map端读取所有的文件,并在输出的内容里加上标示,代表数据是从哪个文件里来的。
(2):在reduce处理函数中,按照标识对数据进行处理。
(3):然后根据Key去join来求出结果直接输出。
数据准备
准备好下面两张表:
(1):tb_a(以下简称表A)
id name 1 北京 2 天津 3 河北 4 山西 5 内蒙古 6 辽宁 7 吉林 8 黑龙江
(2):tb_b(以下简称表B)
id statyear num 1 2010 1962 1 2011 2019 2 2010 1299 2 2011 1355 4 2011 3574 4 2011 3593 9 2010 2303 9 2011 2347
#需求就是以id为key做join操作(注:上面的数据都是以制表符“\t”分割)
计算模型
整个计算过程是:
(1):在Map阶段,把所有数据标记成<key,value>的形式,其中key是id,value则根据来源不同取不同的形式:来源于A的记录,value的值为"a#"+name;来源于B的记录,value的值为"b#"+score。
(2):在reduce阶段,先把每个key下的value列表拆分为分别来自表A和表B的两部分,分别放入两个向量中。然后遍历两个向量做笛卡尔积,形成一条条最终的结果。
如下图所示:
代码实现如下:
public class ReduceJoinTest { // 定义输入路径 private static final String INPUT_PATH = "hdfs://liaozhongmin:9000/table_join/tb_*"; // 定义输出路径 private static final String OUT_PATH = "hdfs://liaozhongmin:9000/out"; public static void main(String[] args) { try { // 创建配置信息 Configuration conf = new Configuration(); // 创建文件系统 FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(OUT_PATH), conf); // 如果输出目录存在,我们就删除 if (fileSystem.exists(new Path(OUT_PATH))) { fileSystem.delete(new Path(OUT_PATH), true); } // 创建任务 Job job = new Job(conf, ReduceJoinTest.class.getName()); //1.1 设置输入目录和设置输入数据格式化的类 FileInputFormat.setInputPaths(job, INPUT_PATH); job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); //1.2 设置自定义Mapper类和设置map函数输出数据的key和value的类型 job.setMapperClass(ReduceJoinMapper.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class); //1.3 设置分区和reduce数量(reduce的数量,和分区的数量对应,因为分区为一个,所以reduce的数量也是一个) job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class); job.setNumReduceTasks(1); //1.4 排序 //1.5 归约 //2.1 Shuffle把数据从Map端拷贝到Reduce端。 //2.2 指定Reducer类和输出key和value的类型 job.setReducerClass(ReduceJoinReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); //2.3 指定输出的路径和设置输出的格式化类 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUT_PATH)); job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); // 提交作业 退出 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static class ReduceJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{ @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException { //获取输入文件的全路径和名称 FileSplit fileSplit = (FileSplit) context.getInputSplit(); String path = fileSplit.getPath().toString(); //获取输入记录的字符串 String line = value.toString(); //抛弃空记录 if (line == null || line.equals("")){ return; } //处理来自tb_a表的记录 if (path.contains("tb_a")){ //按制表符切割 String[] values = line.split("\t"); //当数组长度小于2时,视为无效记录 if (values.length < 2){ return; } //获取id和name String id = values[0]; String name = values[1]; //把结果写出去 context.write(new Text(id), new Text("a#" + name)); } else if (path.contains("tb_b")){ //按制表符切割 String[] values = line.split("\t"); //当长度不为3时,视为无效记录 if (values.length < 3){ return; } //获取属性 String id = values[0]; String statyear = values[1]; String num = values[2]; //写出去 context.write(new Text(id), new Text("b#" + statyear + " " + num)); } } public static class ReduceJoinReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{ @Override protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException { //用来存放来自tb_a表的数据 Vector<String> vectorA = new Vector<String>(); //用来存放来自tb_b表的 Vector<String> vectorB = new Vector<String>(); //迭代集合数据 for (Text val : values){ //将集合中的数据对应添加到Vector中 if (val.toString().startsWith("a#")){ vectorA.add(val.toString().substring(2)); } else if (val.toString().startsWith("b#")){ vectorB.add(val.toString().substring(2)); } } //获取两个Vector集合的长度 int sizeA = vectorA.size(); int sizeB = vectorB.size(); //遍历两个向量将结果写出去 for (int i=0; i<sizeA; i++){ for (int j=0; j<sizeB; j++){ context.write(key, new Text(" " + vectorA.get(i) + " " + vectorB.get(j))); } } } } } }
程序运行的结果:
细节:
(1):当map读取源文件时,如何区分出是file1还是file2?
FileSplit fileSplit = (FileSplit)context.getInputSplit(); String path = fileSplit.getPath().toString();
根据path就可以知道文件的来源咯。