【大数据之Hadoop】十六、MapReduce之Join

1 Reduce Join

Map端：
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：
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。

需求：
在这里插入图片描述
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。

创建商品和订单合并后的TableBean类

package com.study.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;
    private String pid;
    private int amount;
    private String name;
    private String flag;

    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 getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getFlag() {
        return flag;
    }

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

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

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

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

TableMapper类

package com.study.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,每一个文件只获取一次
        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 {
        //1 获取一行数据,转成字符串
        String line = value.toString();

        //2 判断是哪个文件
        if(filename.contains("order"))
        {
            //3 切割数据
            String[] split = line.split(" ");

            //4 封装
            outK.set(split[1]);
            outV.setId(split[0]);
            outV.setPid(split[1]);
            outV.setAmount(Integer.parseInt(split[2]));
            outV.setName("");
            outV.setFlag("order");
        }else{
            //3 切割数据
            String[] split = line.split(" ");

            //4 封装
            outK.set(split[0]);
            outV.setId("");
            outV.setPid(split[0]);
            outV.setAmount(0);
            outV.setName(split[1]);
            outV.setFlag("pd");
        }

        //5 写出outK outV
        context.write(outK, outV);
    }
}

TableReducer类

package com.study.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 {
        //reduce方法是相同的key调用一次 key是pid，两个表中根据pid取order的id和amount，取pd的name

        ArrayList<TableBean> orderBeans = new ArrayList<>();   //订单有多行
        TableBean pdBean = new TableBean();  //只有一行

        for (TableBean value : values) {
            if("order".equals(value.getFlag()))
            {
                //创建一个临时TableBean对象接收value
                //此处创建一个临时对象的原因：
                //因为bean直接add是传递地址，每次循环都创建一个新的对象，赋予新的地址，再加入到集合中
                TableBean tmpOrderBean = new TableBean();

                try {
                    //工具类，把value的值暂时放到临时对象中，以免迭代中被覆盖
                    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{
                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.setName(pdBean.getName());   //合并

            //写出修改后的orderBean对象
            context.write(orderBean,NullWritable.get());
        }
    }
}

TableDriver类

package com.study.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 {

        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration(true);
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(TableDriver.class);

        //3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(TableMapper.class);
        job.setReducerClass(TableReducer.class);

        //4 设置Map端输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);

        //5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(TableBean.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        //6 设置程序的输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\tableinput"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\tableoutput"));

        //7 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

在Reduce阶段极易产生数据倾斜，原因是大量数据在Reduce阶段进行合并处理过多的表，Map阶段负载低，资源利用率不高。

解决：在Map阶段进行数据合并操作，缓存多张表，提前处理业务逻辑，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。

2 Map Join

Map Join适用于一张表很小（小表缓存到内存中）、一张表很大的场景（大表用于逐行遍历）。

根据上述例子进行修改：
先将小表缓存到内存中，放入集合；逐行遍历大表的行，根据大表的关键字映射到集合中，然后取集合元素和大表元素进行拼接封装再写出。

步骤：
1.在驱动Driver中加载缓存数据，且Map阶段的join不需要Reduce阶段，所以需要设置ReduceTask数量为0。

2.在Mapper类中重写setup()和map()方法。

setup()中（处理小表）：
（1）获取缓存的文件。
（2）循环读取文件的一行。
（3）切割。
（4）缓存数据到集合。
（5）关流。

map()中（处理大表以及拼接）：
（1）获取一行。
（2）切割。
（3）获取pid。
（4）获取订单id和商品名称。
（5）拼接封装。
（6）写出。

MapJoinDriver类

package com.study.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, ClassNotFoundException, InterruptedException, URISyntaxException {
        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration(true);
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(MapJoinDriver.class);

        //3 关联Mapper
        job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);

        //4 设置Map端输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        //5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        //6 加载缓存数据
        job.addCacheFile(new URI("file:///D:/tablecache/pd.txt"));

        //7 Map端Join的逻辑不需要Reduce阶段，设置reduceTask数量为0
        job.setNumReduceTasks(0);

        //8 设置程序的输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\tableinput"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\tableoutput"));

        //9 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

MapJoinMapper类

package com.study.mapreduce.mapjoin;

import org.apache.commons.lang3.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> {
    //集合
    private Map<String, String> pdMap = new HashMap<>();
    private Text outv = new Text();

    //任务开始前将pd数据缓存进pdMap
    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //1 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"));

        //2 逐行读取，按行处理
        String line;
        while (StringUtils.isNotEmpty(line = reader.readLine())) {
            //3 切割一行
            //01   小米
            String[] split = line.split(" ");
            //4 缓存到集合重(pid,name)
            pdMap.put(split[0], split[1]);
        }

        //5 关流
        IOUtils.closeStream(reader);

    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //1 获取一行数据,转成字符串
        String line = value.toString();

        //2 切割
        String[] split = line.split(" ");

        //3 封装
        String name = pdMap.get(split[1]);
        outv.set(split[0]+" "+name+" "+split[2]);

        //写出
        context.write(outv,NullWritable.get());
    }
}