MapReduce框架原理-Join 多种应用

Reduce Join

Reduce Join工作原理

Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。

Reduce端的主要工作：在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在Map阶段已经打标志)分开，最后进行合并就ok了。

Reduce Join 案例实操

1）需求

点击下载测试数据

将商品信息表中数据根据商品 pid 合并到订单数据表中。

id	pname	amount
1001	小米	1
1004	小米	4
1002	华为	2
1005	华为	5
1003	格力	3
1006	格力	6

最终数据形式

2）需求分析

通过将关联条件作为 Map 输出的 key，将两表满足 Join 条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个 ReduceTask，在 Reduce 中进行数据的串联。

3）代码实现

（1）创建商品和订单合并后的 Bean 类


package com.cosyblogs.mapreduce.reducejoin;

import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

public class TableBean implements Writable {
    private String id; //订单id
    private String pid; //产品id
    private int amount; //产品数量
    private String pname; //产品名称
    private String flag; //判断是order表还是pd表的标志字段

    public TableBean() {
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getPid() {
        return pid;
    }

    public void setPid(String pid) {
        this.pid = pid;
    }

    public int getAmount() {
        return amount;
    }

    public void setAmount(int amount) {
        this.amount = amount;
    }

    public String getPname() {
        return pname;
    }

    public void setPname(String pname) {
        this.pname = pname;
    }

    public String getFlag() {
        return flag;
    }

    public void setFlag(String flag) {
        this.flag = flag;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return id + "\t" + pname + "\t" + amount;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(id);
        out.writeUTF(pid);
        out.writeInt(amount);
        out.writeUTF(pname);
        out.writeUTF(flag);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.id = in.readUTF();
        this.pid = in.readUTF();
        this.amount = in.readInt();
        this.pname = in.readUTF();
        this.flag = in.readUTF();
    }
}

（2）编写 TableMapper 类


package com.cosyblogs.mapreduce.reducejoin;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

import java.io.IOException;

public class TableMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,TableBean> {

    private String filename;
    private Text outK = new Text();
    private TableBean outV = new TableBean();

    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //获取对应文件名称
        InputSplit split = context.getInputSplit();
        FileSplit fileSplit = (FileSplit) split;
        filename = fileSplit.getPath().getName();
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //获取一行
        String line = value.toString();
        //判断是哪个文件,然后针对文件进行不同的操作
        if(filename.contains("order")){  //订单表的处理
            String[] split = line.split("\t");
            //封装outK
            outK.set(split[1]);
            //封装outV
            outV.setId(split[0]);
            outV.setPid(split[1]);
            outV.setAmount(Integer.parseInt(split[2]));
            outV.setPname("");
            outV.setFlag("order");
        }else {                             //商品表的处理
            String[] split = line.split("\t");
            //封装outK
            outK.set(split[0]);
            //封装outV
            outV.setId("");
            outV.setPid(split[0]);
            outV.setAmount(0);
            outV.setPname(split[1]);
            outV.setFlag("pd");
        }
        //写出KV
        context.write(outK,outV);
    }
}

（3）编写 TableReducer 类


package com.cosyblogs.mapreduce.reducejoin;

import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.util.ArrayList;

public class TableReducer extends Reducer<Text,TableBean,TableBean, NullWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<TableBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        ArrayList<TableBean> orderBeans = new ArrayList<>();
        TableBean pdBean = new TableBean();

        for (TableBean value : values) {
            //判断数据来自哪个表
            if("order".equals(value.getFlag())){   //订单表
			  //创建一个临时TableBean对象接收value
                TableBean tmpOrderBean = new TableBean();
                try {
                    BeanUtils.copyProperties(tmpOrderBean,value);
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InvocationTargetException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
			  //将临时TableBean对象添加到集合orderBeans
                orderBeans.add(tmpOrderBean);
            }else {                                    //商品表
                try {
                    BeanUtils.copyProperties(pdBean,value);
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (InvocationTargetException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        //遍历集合orderBeans,替换掉每个orderBean的pid为pname,然后写出
        for (TableBean orderBean : orderBeans) {
            orderBean.setPname(pdBean.getPname());
		   //写出修改后的orderBean对象
            context.write(orderBean,NullWritable.get());
        }
    }
}

（4）编写 TableDriver 类


package com.cosyblogs.mapreduce.reducejoin;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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.io.IOException;

public class TableDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Job job = Job.getInstance(new Configuration());
        job.setJarByClass(TableDriver.class);
        job.setMapperClass(TableMapper.class);
        job.setReducerClass(TableReducer.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);
        job.setOutputKeyClass(TableBean.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\output"));
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

4）测试

运行程序查看结果

1004	小米	4
1001	小米	1
1005	华为	5
1002	华为	2
1006	格力	6
1003	格力	3

5）总结-Reduce Join缺点及解决方案

缺点：

这种方式中，合并的操作是在Reduce阶段完成，Reduce端的处理压力太大，Map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在Reduce阶段极易产生数据倾斜。

解决方案：

Map端实现数据合并。

Map Join

1）使用场景

Map Join适用于一张表十分小、一张表很大的场景。

2）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。

3）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Driver驱动类中加载缓存。


//缓存普通文件到Task运行节点。
job.addCacheFile(new URI("file:///e:/cache/pd.txt"));
//如果是集群运行,需要设置HDFS路径
job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop102:9820/cache/pd.txt"));

Map Join案例实操

1）需求

点击下载测试数据

2）需求分析

MapJoin 适用于关联表中有小表的情形。

3）实现代码

（1）先在MapJoinDriver驱动类中添加缓存文件


package com.cosyblogs.mapreduce.mapjoin;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

public class MapJoinDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        // 1 获取job信息
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        // 2 设置加载jar包路径
        job.setJarByClass(MapJoinDriver.class);
        // 3 关联mapper
        job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);
        // 4 设置Map输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
        // 5 设置最终输出KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 加载缓存数据
        job.addCacheFile(new URI("file:///D:/input/inputcache/pd.txt"));
        // Map端Join的逻辑不需要Reduce阶段，设置reduceTask数量为0
        job.setNumReduceTasks(0);

        // 6 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\output"));
        // 7 提交
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

（2）在 MapJoinMapper 类中的 setup 方法中读取缓存文件


package com.cosyblogs.mapreduce.mapjoin;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;
import java.util.Map;

public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {

    private Map<String, String> pdMap = new HashMap<>();
    private Text text = new Text();

    //任务开始前将pd数据缓存进pdMap
    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //通过缓存文件得到小表数据pd.txt
        URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
        Path path = new Path(cacheFiles[0]);
        //获取文件系统对象,并开流
        FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
        FSDataInputStream fis = fs.open(path);
        //通过包装流转换为reader,方便按行读取
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis, "UTF-8"));
        //逐行读取，按行处理
        String line;
        while (StringUtils.isNotEmpty(line = reader.readLine())) {
            //切割一行    
            //01	小米
            String[] split = line.split("\t");
            pdMap.put(split[0], split[1]);
        }
        //关流
        IOUtils.closeStream(reader);
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //读取大表数据    
        //1001	01	1
        String[] fields = value.toString().split("\t");
        //通过大表每行数据的pid,去pdMap里面取出pname
        String pname = pdMap.get(fields[1]);
        //将大表每行数据的pid替换为pname
        text.set(fields[0] + "\t" + pname + "\t" + fields[2]);
        //写出
        context.write(text,NullWritable.get());
    }
}

MapReduce 教程

MapReduce框架原理-Join 多种应用

目录

Reduce Join

Reduce Join工作原理

Reduce Join 案例实操

1）需求

2）需求分析

3）代码实现

5）总结-Reduce Join缺点及解决方案

Map Join

1）使用场景

2）优点

3）具体办法：采用DistributedCache

Map Join案例实操

1）需求

2）需求分析

3）实现代码