南京大学MapReduce实验：大数据join操作与Hive应用

本资源是一份关于大数据处理的综合实验——MapReduce在南京大学计算机科学与技术系的课程实践中介绍。实验名称为"实验31：MyJoin"，其目标是让学生掌握如何利用MapReduce并行计算框架对两个文本文件（order.txt和product.txt）进行join操作，然后将结果存储到Hadoop分布式文件系统(HDFS)上，并进一步通过Hive进行数据处理。 实验内容及要求： 1. **MapReduce操作**：学生需要使用MapReduce模型对order.txt和product.txt中的数据进行处理。order.txt包含订单信息，如oid、odata、pid、pname、price和oamount，而product.txt则包含产品信息，如pid、pname和price。实验的核心任务是将两个文件按照pid键值对进行关联，即将订单信息与对应的产品信息合并。 2. **数据封装**：在这个过程中，学生需要设计一个名为OrderBean的数据结构，用于封装order.txt中的每个订单记录，包括oid、odata、pid、pname、price和oamount字段。 3. **join操作**：在Mapper阶段，map函数将读取order.txt中的数据，通过oid查找product.txt中的相应产品信息，然后输出键值对（如(order.pid, OrderBean实例)）。Reducer阶段会接收这些键值对，聚合具有相同pid的订单信息和产品信息。 4. **结果输出**：join操作完成后，结果数据将被写入HDFS，以便后续使用。 5. **Hive操作**：实验还涉及使用Hive对处理后的数据进行操作，包括创建表和执行SQL查询。例如，学生需要编写SQL语句（如`SELECT * from order LEFT JOIN product WHERE order.pid = product.id`）来查询合并后的数据，显示oid、pname、price等字段。 6. **设计思路**：整个实验的设计思路围绕着如何利用MapReduce的分布式处理能力，通过分治策略，将大文件拆分成小块在集群节点上并行处理，最后在Reducer阶段汇总结果。同时，通过Hive的SQL查询，展示了数据仓库和数据分析的基本应用。 这个实验不仅要求学生理解MapReduce的工作原理和模式，还涵盖了大数据处理中的数据整合、查询优化以及Hadoop生态系统中其他组件的使用，对于提升学生的实际操作能力和理论知识有重要作用。