Map Reduce高级篇：Join-Reduce

news2024/12/24 0:36:24

Join关联操作

背景

在实际的数据库应用中，我们经常需要从多个数据表中读取数据，这时就可以使用SQL语句中的连接（JOIN），在两个或者多个数据表中查询数据。在使用MapReduce框架进行数据查询的过程中，也会涉及到从多个数据集中读取数据，进行Join关联操作，只不过此时需要使用Java代码并根据MapReduce的编程规范实现这个业务。

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由于MapReduce的分布式设计理念，对于MapReduce实现Join操作具备了一定的特殊性。特殊性主要体现于：==究竟在MapReduce的什么阶段进行数据集的关联操作？==是mapper阶段还是reduce阶段，之间的区别又是什么？

基于此，整个MapReduce的join可以分为两个阶段：Map阶段进行合并(Map Side Join )，Reduce阶段进行合并(Reduce Side Join)

Reduce阶段进行关联操作 Reduce Side Join

reduce side join ，顾名思义，就是在Reduce阶段进行关联操作，这是最容易想到和实现的join方式，因为通过shuffle过程就可以将相关的数据分到相同的分组中，这将为后面的join操作提供了便捷。

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弊端

reduce端join的最大问题就是整个join操作都是在reduce阶段完成的，但是通常情况下，reduce的并行度是极小的（默认是1），这就使得所有的数据都挤压到reduce阶段处理，压力颇大，虽然说可以设置reduce的并行度，但是优惠导致最终结果被分散到多个不同的文件中。并且数据从mapper到reduce的过程中，shuffle阶段十分繁琐，数据集打的时候成本极高

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在这里进行一个实验

合并订单数据

数据集阿里云盘分享 (aliyundrive.com)

思路

在这里合并的是两个文本文件，两个文本一个是商品信息，一个是订单信息，二者通过商品编号进行关联，

此外两个文件在同一个文件夹下，那么读取的时候就需要解决一个问题： 如何去问两个文件？两个文件读取后交给Reduce如何解决？

  • 读取文件可以通过setup方法来获取文件名，通过文件名进行区分
  • 在这里数据量比较小，可以直接使用字符串来进行，在使用字符串的时候可以在前缀添加一个能够区分的字符，在Reduce中先将字符给取出来
Mapper
package MapReduceTest.join.reduce;

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

import java.io.IOException;

/**
 * @author wxk
 * @date 2023/04/20/8:09
 */
public class ReduceJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    String fileName;
    Text outKey = new Text();
    Text outValue = new Text();
    StringBuilder sb = new StringBuilder();

    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
        FileSplit split = (FileSplit) context.getInputSplit();
        //获取文件名
        fileName = split.getPath().getName();
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //清空内容
        sb.setLength(0);

        String[] split = value.toString().split("\\|");
        //订单
        if ("orders.txt".equals(fileName)) {
            outKey.set(split[1]);
            sb.append(split[0]).append("\t").append(split[2]);
            //为了更好的分辨，在前缀上加入文件名
            outValue.set(sb.insert(0, "orders@").toString());
        } else {
            outKey.set(split[0]);
            sb.append(split[1]).append("\t").append(split[2]);
            outValue.set(sb.insert(0, "goods@").toString());
        }
            context.write(outKey,outValue);
        //数据写出
    }
}
Reduce
package MapReduceTest.join.reduce;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * @author wxk
 * @date 2023/04/20/16:37
 */
public class ReduceJoinReduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    List<String> goodsList = new ArrayList<>();
    List<String> ordersList = new ArrayList<>();
    Text outValue = new Text();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        for (Text value : values) {
            String[] s = value.toString().split("@");
            System.out.println("==="+s[1]);
            if ("orders".equals(s[0])) {
                //是以orders@开头，表明是orders数据
                // System.out.println("==="+s[1]);
                ordersList.add(s[1]);
            } else {
                goodsList.add(s[1]);
            }
        }
        int goodS = goodsList.size();
        int orderS= ordersList.size();
        for( int i = 0;i< goodS;i++){
            for( int j = 0;j < orderS;j++){
                outValue.set(ordersList.get(j)+ "\t"+goodsList.get(i) );
                context.write(key,outValue);
            }
        }
        goodsList.clear();
        ordersList.clear();


    }
}
Driver
package MapReduceTest.join.reduce;
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;

import java.io.IOException;

/**
 * @author wxk
 * @date 2023/04/20/16:50
 */
public class ReduceJoinDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, ReduceJoinDriver.class.getSimpleName());
        //设置Mapper驱动
        job.setMapperClass(ReduceJoinMapper.class);
        //设置驱动
        job.setJarByClass(ReduceJoinDriver.class);
        //设置Mapper输出Key的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        //设置Mapper输出Value的类型
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        //设置Reduce
        job.setReducerClass(ReduceJoinReduce.class);
        //设置Reduce输出的Key的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        //设置Reduce输出Value的类型
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        //设置输入路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("E:/MapReduceTest/JoinTest"));
        //设置输出格式
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("E:/MapReduceTest/JoinTestOut"));
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.out.println(b ? 0: 1);
    }

}
运行结果如下：

image-20230422101904814

他这个是根据商品ID进行排序的，但是我们像根据订单编号进行排序

排序

package MapReduceTest.join.reduce;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * @author wxk
 * @date 2023/04/22/8:51
 */
public class ReduceJoinSort {
    public static class ReduceJoinSortMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text, Text>{
        Text outKey= new Text();
        Text outValue=new Text();
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] item = value.toString().split("\t");
            //设置订单编号为key
            outKey.set(item[1]);
            //订单编号 商品ID 商品编码 商品名称
            outValue.set(item[1]+ "\t" + item[0]+ "\t"+ item[3] +"\t"+item[4] + "\t" + item[2]);
            context.write(outKey,outValue);
        }
    }
    public static class ReduceJoinSortReduce extends Reducer<Text,Text, NullWritable,Text>{

        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            for(Text value :values){
                context.write(NullWritable.get(),value);
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, ReduceJoinDriver.class.getSimpleName());
        //设置Mapper驱动
        job.setMapperClass(ReduceJoinSortMapper.class);
        //设置驱动
        job.setJarByClass(ReduceJoinSort.class);
        //设置Mapper输出Key的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        //设置Mapper输出Value的类型
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        //设置Reduce
        job.setReducerClass(ReduceJoinSortReduce.class);
        //设置Reduce输出的Key的类型
        job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
        //设置Reduce输出Value的类型
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        //设置输入路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("E:/MapReduceTest/JoinTestOut"));
        //设置输出格式
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("E:/MapReduceTest/JoinTestSortOut"));
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.out.println(b ? 0: 1);
    }
}

由于逻辑相对比较简单，就将三个合二为一，以下是输出结果，看起来相对有序点。 确信.jpg

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