1.reduceJoin的应用

案例：将两个表合并成一个新的表

               

需求分析：通过将关联条件作为Map输出的key（此处指pid），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

思路：

map：

将输入数据统一封装为一个Bean，此Bean包含了商品表和订单表的所有公共和非公共属性，相当于进行了全外连接，并新增加一个属性——文件名称，以区分数据是来自与商品表还是订单表,便于在reduce阶段数据的 处理；map输出的key是pid，value是bean

shuffle：

根据pid对bean进行排序，所有pid相同的数据都会被聚合到同一个key下，发往同一个reducetask

reduce：

对同一个pid下所有的bean，首先要区分出它们是来自于哪个表，是商品表还是订单表。如果是商品表，数据只有一条，保存其中的pname属性；如果是订单表，数据有多条，用保存的pname属性替换pid属性，并输出

 代码：

（1）创建表格合并后的Order类

public class OrderPd implements Writable {
    private String id; //订单id
    private String pid; //产品id
    private int amount; //产品数量
    private String pname; //产品名称
    private String flag; //判断是order表还是pd表的标志字段
}

一键生成set/get/构造函数（略过）

重写toString():

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

将这五个特征序列化：

    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(id);
        out.writeUTF(pid);
        out.writeInt(amount);
        out.writeUTF(pname);
        out.writeUTF(flag);
    }

反序列化：

    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.id = in.readUTF();
        this.pid = in.readUTF();
        this.amount = in.readInt();
        this.pname = in.readUTF();
        this.flag = in.readUTF();
    }

 （2）编写mapper类：将两个表上下拼接到了一起

 思路：先获取文件名，然后根据不同的文件名执行不同的操作

 (3)编写reducer类：将一组的数据完成join

       接受的key就是pid,value就是orderpd,输出的就只有orderpd.

思路：先找到一行中的pname，然后将来自order中的数据设置pname并输出

ps.以上的reducer类存在优化空间，因为创建临时变量的时候需要不断的new新空间，浪费大量内存，因此做出已下改进：每处理一次对象，就用之前申请的那个对象

（4）编写driver类：

 2.Mapjoin的应用

定义：

没有reduce过程，所有的工作都在map阶段完成，极大减少了网络传输和io的代价。如何实现：

上述的join过程可以看作外表与内表的连接过程，外表是订单表，外表大，外表是处理的对象；内表是商品表，内表小，内表是写进内存的对象。所以可以把内表事先缓存于各个maptask结点，然后等到外表的数据传输过来以后，直接用外表的数据连接内表的数据并输出即可

思路：

1）在driver中设置加载缓存文件，这样每个maptask就可以获取到该文件 ； 设置reducetask个数为0，去除reduce阶段，对应到这个需求就是遍历order表的时候，把pd表做成一个map写入缓存中方便随时调用拿到pname

2）在setup方法中读取缓存文件，并将结果以kv的形式存入hashmap，k是pid，v是pname

3）在map方法中，根据pid，通过hashmap找到pname，替换pid，写出结果

 代码：

（1）mapper类

（2）driver类