项目描述 这里有三个数据表，如表1、2和3所示。要求：（1）通过MapReduce，能将表格信息根据关联字段进行合并处理，结果如表4所示；（2）通过Hive Api创建表4结果对应的外部表；（3）创建一个Hive 自定义函数（如取名myfun），调用该UDF时，结果显示你的学号姓名为前缀，然后再接对应字段内容，如： select myfun(科目) from 表4 limit 1， 结果为： “101 liqiang计算机组成原理” 成绩表 表1 学号 科目 成绩 10013 BX001 90 10013 BX002 95 10015 XX010 88 10014 BX001 84 学生信息表 表2 学号 姓名 10013 张三 10014 李四 10015 王五 课程信息表 表3 课程号 课程名称 BX001 计算机组成原理 BX002 大学英语 XX010 云计算与大数据 最终输入结果 表4 姓名 科目 成绩 张三 计算机组成原理 90 张三 大学英语 95 王五 云计算与大数据 88 李四 计算机组成原理 84

好的，这是一个数据处理的问题，需要使用MapReduce和Hive来完成。首先，使用MapReduce将三个表按照学号进行关联，得到一个新的表格，包含学号、姓名、科目和成绩。然后，使用Hive Api创建一个外部表，将这个表格导入Hive中。最后，创建一个Hive自定义函数（UDF），用于在查询结果中包含学号和姓名的前缀。具体步骤如下：

1. 使用MapReduce进行表格合并
- 读取学生成绩表、学生信息表和课程信息表，将它们关联起来，得到一个新的表格，包含学号、姓名、科目和成绩。
- 使用学号作为关联字段，将三个表进行连接。
- 将学号、姓名、科目和成绩作为输出，并将结果写入HDFS。

2. 使用Hive Api创建外部表
- 在Hive中创建一个外部表，表结构包含姓名、科目和成绩。
- 将之前通过MapReduce得到的表格导入到这个外部表中。

3. 创建Hive自定义函数
- 编写一个Java程序，实现一个Hive自定义函数（UDF）。
- 在函数中加入学号和姓名的前缀，将查询结果返回。

最终，可以使用类似以下的Hive查询语句来测试结果：

select myfun(科目) from 表4 limit 1;

查询结果应该是：

101 liqiang计算机组成原理

其中，101是你的学号，liqiang是你的姓名。

相关问题

这里有三个数据表，如表1、2和3所示。要求：（1）通过MapReduce，能将表格信息根据关联字段进行合并处理，结果如表4所示；（2）通过Hive Api创建表4结果对应的外部表；（3）创建一个Hive 自定义函数（如取名myfun），调用该UDF时，结果显示你的学号姓名为前缀，然后再接对应字段内容，如： select myfun(科目) from 表4 limit 1， 结果为： “101 liqiang计算机组成原理”

很高兴为您解答。根据您提供的表结构和数据，我可以给出以下的答案：

1. MapReduce实现表格信息合并

假设表1、表2和表3分别存储在Hadoop的hdfs文件系统中，路径分别为 /data/table1, /data/table2 和 /data/table3。关联字段为"学号"。下面是MapReduce程序的代码示例：

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

public class TableJoinMR {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "TableJoin");
        job.setJarByClass(TableJoinMR.class);
        job.setMapperClass(TableJoinMapper.class);
        job.setReducerClass(TableJoinReducer.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1]));
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[2]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[3]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

Mapper的代码如下：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class TableJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    private Text outKey = new Text();
    private Text outValue = new Text();
    private String tableName;

    public void setup(Context context) {
        tableName = context.getInputSplit().toString();
    }

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] fields = line.split(",");
        if (fields.length != 3) {
            return;
        }
        outKey.set(fields[0]);
        outValue.set(tableName + "," + fields[1] + "," + fields[2]);
        context.write(outKey, outValue);
    }
}

Reducer的代码如下：

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class TableJoinReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    private Text outValue = new Text();

    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        List<String> table1 = new ArrayList<>();
        List<String> table2 = new ArrayList<>();
        List<String> table3 = new ArrayList<>();
        for (Text value : values) {
            String[] fields = value.toString().split(",");
            String tableName = fields[0];
            String column1 = fields[1];
            String column2 = fields[2];
            if (tableName.equals("Table1")) {
                table1.add(column1 + "," + column2);
            } else if (tableName.equals("Table2")) {
                table2.add(column1 + "," + column2);
            } else if (tableName.equals("Table3")) {
                table3.add(column1 + "," + column2);
            }
        }
        for (String t1 : table1) {
            for (String t2 : table2) {
                for (String t3 : table3) {
                    outValue.set(t1 + "," + t2 + "," + t3);
                    context.write(key, outValue);
                }
            }
        }
    }
}

2. Hive创建外部表4

根据表4的结构，可以使用以下HiveQL语句创建外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE table4 (
  学号 INT,
  姓名 STRING,
  科目 STRING,
  成绩 INT
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION '/data/table4';

其中，LOCATION指定了表4的存储路径。

3. Hive自定义函数

可以使用以下Java代码实现Hive的自定义函数myfun：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class MyUDF extends UDF {
    public Text evaluate(Text input) {
        String studentInfo = "101 liqiang";
        return new Text(studentInfo + input.toString());
    }
}

然后，可以使用以下HiveQL语句注册和调用UDF：

ADD JAR /path/to/myudf.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION myfun AS 'com.example.MyUDF';
SELECT myfun(科目) FROM table4 LIMIT 1;

其中，/path/to/myudf.jar是MyUDF所在的Java包的路径。请确保在Hive的配置文件hive-site.xml中设置了hive.aux.jars.path参数，使得Hive可以加载该Jar包。

从组成上描述MapReduce1和MapReduce2的区别

MapReduce1和MapReduce2在组成上有以下区别：

MapReduce1：
- 只包含一个map阶段和一个reduce阶段。
- 如果用户的业务逻辑非常复杂，需要多个MapReduce程序串行运行。

MapReduce2：
- 包含了更多的组件，如MapTask和ReduceTask。
- 输入数据会被切分成多个split，每个split会给一个MapTask执行。
- 执行结果经过shuffle等过程，被切成多个partition，每个partition会有一个ReduceTask执行。

总结：
MapReduce2相对于MapReduce1来说，引入了更多的组件和过程，使得整个MapReduce过程更加灵活和高效。