mapreduce两表join
时间: 2023-09-01 12:11:15 浏览: 61
在 MapReduce 中实现两个表的 join 操作通常需要以下步骤:
1. Mapper 阶段:将两个表中需要进行 join 的列作为 key,将整行数据作为 value 发送给 reduce 阶段。需要注意的是,对于需要 join 的列,需要在 Mapper 中进行标记。
2. Partitioner 阶段:将 Mapper 阶段输出的数据按照 key 进行分区,使得同一个 key 的数据被分配到同一个 reduce task 中。
3. Sort/Shuffle 阶段:对于每个 reduce task,将其对应的数据按照 key 进行排序,使得同一个 key 的数据排在一起。
4. Reducer 阶段:对于每个 key,将其对应的两个表的数据进行合并,并将结果输出。
以下是一个示例代码:
```java
public class JoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
private Text joinKey = new Text();
private Text joinValue = new Text();
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] fields = value.toString().split("\t");
String joinColumnName = "join_column_name";
String tableIndicator = fields[0];
if (tableIndicator.equals("table1")) {
joinKey.set(fields[1]);
joinValue.set(joinColumnName + "\t" + fields[2]);
context.write(joinKey, joinValue);
} else if (tableIndicator.equals("table2")) {
joinKey.set(fields[2]);
joinValue.set(joinColumnName + "\t" + fields[1]);
context.write(joinKey, joinValue);
}
}
}
public class JoinReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
private Text outputValue = new Text();
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String joinColumnName = "join_column_name";
String table1Value = null;
String table2Value = null;
for (Text value : values) {
String[] fields = value.toString().split("\t");
if (fields[0].equals(joinColumnName)) {
if (table1Value == null) {
table1Value = fields[1];
} else {
table2Value = fields[1];
}
}
}
if (table1Value != null && table2Value != null) {
outputValue.set(table1Value + "\t" + table2Value);
context.write(key, outputValue);
}
}
}
```
在上述示例中,我们假设有两个表,分别为 table1 和 table2,需要按照它们的某一列进行 join 操作。Mapper 阶段将需要 join 的列作为 key,将整行数据作为 value 发送给 reduce 阶段;Partitioner 阶段按照 key 进行分区;Sort/Shuffle 阶段对于每个 reduce task,将其对应的数据按照 key 进行排序;Reducer 阶段对于每个 key,将其对应的两个表的数据进行合并,并将结果输出。
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