Hadoop的Map Sied Join

散仙，在有关Hadoop的上篇博客里，给出了基于Reduce侧的表连接，今天，散仙，就再来看下如何在Map侧高效完成的join，因为在reduce侧进行join在shuffle阶段会消耗大量的时间，如果在Map端进行Join，那么就会节省大量的资源，当然，这也是有具体的应用场景的。

使用场景：一张表十分小、一张表很大。
   用法:在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中，然后从DistributeCache中取出该小表进行join key / value解释分割放到内存中（可以放大Hash Map等等容器中）。然后扫描大表，看大表中的每条记录的join key /value值是否能够在内存中找到相同join key的记录，如果有则直接输出结果。

模拟的测试数据如下：

小表： HDFS路径：hdfs://192.168.75.130:9000/root/dist/a.txt
1,三劫散仙,13575468248
2,凤舞九天,18965235874
3,忙忙碌碌,15986854789
4,少林寺方丈,15698745862

大表：HDFS路径：hdfs://192.168.75.130:9000/root/inputjoindb/b.txt
3,A,99,2013-03-05
1,B,89,2013-02-05
2,C,69,2013-03-09
3,D,56,2013-06-07

使用Hadoop1.2的版本进行实现,源码如下：

package com.mapjoin;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.nio.charset.Charset;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

 
 

/***
 * 基于Map侧的复制链接
 *Hadoop技术交流群： 37693216 
 * @author qindongliang 
 ***/
public class MapJoin {
	
	
	
	/***
	 * 在Map侧setup方法里，取出缓存文件
	 * 放入HashMap中进行join
	 * 
	 * 
	 * **/
	public static  class MMppe extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
		
		
		/**
		 * 此map是存放小表数据用的
		 * 注意小表的key是不重复的
		 * 类似与数据库的外键表
		 * 在这里的小表，就相当于一个外键表
		 * 
		 * 
		 * **/
		private HashMap<String,String> map=new HashMap<String, String>();
		
		/**
		 * 输出的Key
		 * */
		private Text outputKey=new Text();
		
		/**
		 * 输出的Value
		 * 
		 * */
		private Text outputValue=new Text();
		
		//存放map的一行数据
		String mapInputStr=null;
		//存放主表的整个列值
		String mapInputStrs[] =null;
		
		//存放外键表(小表)的，除了链接键之外的整个其他列的拼接字符串
		String mapSecondPart=null;
		
		
		/**
		 * Map的初始化方法
		 * 
		 * 主要任务是将小表存入到一个Hash中
		 * 格式,k=外键   ===  v=其他列拼接的字符串
		 * 
		 * 
		 * **/
		@Override
		protected void setup(Context context)throws IOException, InterruptedException {
			 
			//读取文件流
			BufferedReader br=null;
			String temp;
			// 获取DistributedCached里面 的共享文件
			Path path[]=DistributedCache.getLocalCacheFiles(context.getConfiguration());
			
			for(Path p:path){
				
				if(p.getName().endsWith("a.txt")){
					br=new BufferedReader(new FileReader(p.toString()));
					//List<String> list=Files.readAllLines(Paths.get(p.getName()), Charset.forName("UTF-8"));
					
					while((temp=br.readLine())!=null){
						String ss[]=temp.split(",");
						map.put(ss[0], ss[1]+"\t"+ss[2]);//放入hash表中
					}
				}
			}
			
			//System.out.println("map完："+map);
			
			
		}
		
		
		
		/**
		 * 
		 * 在map里，直接读取数据，从另一个表的map里
		 * 获取key进行join就可以了
		 * 
		 * 
		 * ***/
		@Override
		protected void map(Object key, Text value,Context context)throws IOException, InterruptedException {
			 
			
			//空值跳过
			if(value==null||value.toString().equals("")){
				return;
			}
			
			this.mapInputStr=value.toString();//读取输入的值
			this.mapInputStrs=this.mapInputStr.split(",");//拆分成数组
			
			
			this.mapSecondPart=map.get(mapInputStrs[0]);//获取外键表的部分
			
			//如果存在此key
			if(this.mapSecondPart!=null){
				this.outputKey.set(mapInputStrs[0]);//输出的key
				//输出的value是拼接的两个表的数据
				this.outputValue.set(this.mapSecondPart+"\t"+mapInputStrs[1]+"\t"+mapInputStrs[2]+"\t"+mapInputStrs[3]);
				
				//写入磁盘
				context.write(this.outputKey, this.outputValue);
			}
			
			
			
			
			
			
			
		}
		
		
		
		//驱动类
		public static void main(String[] args)throws Exception {
			
		 
			JobConf conf=new JobConf(MMppe.class); 
			
			//小表共享
			String bpath="hdfs://192.168.75.130:9000/root/dist/a.txt";
			//添加到共享cache里
			DistributedCache.addCacheFile(new URI(bpath), conf);
		
			
			 
			 conf.set("mapred.job.tracker","192.168.75.130:9001");
			conf.setJar("tt.jar");
			  
			  
			  Job job=new Job(conf, "2222222");
			 job.setJarByClass(MapJoin.class);
			 System.out.println("模式：  "+conf.get("mapred.job.tracker"));;
			 
			 
			 //设置Map和Reduce自定义类
			 job.setMapperClass(MMppe.class);
			 job.setNumReduceTasks(0);
			 
			 //设置Map端输出
			// job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
			 job.setMapOutputValueClass(Text.class);
			 
			 //设置Reduce端的输出
			 job.setOutputKeyClass(Text.class);
			 job.setOutputValueClass(Text.class);
			 
		
			 job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
			 job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
			 
		 
			 FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
			 
			 Path op=new Path("hdfs://192.168.75.130:9000/root/outputjoindbnew3/");
			 
			 if(fs.exists(op)){
				 fs.delete(op, true);
				 System.out.println("存在此输出路径，已删除！！！");
			 }
			 
			 
		  FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://192.168.75.130:9000/root/inputjoindb/b.txt"));
		  FileOutputFormat.setOutputPath(job, op);
		   
		  System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
			
			
		}
		
	}
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	

}

运行日志：

模式：  192.168.75.130:9001
存在此输出路径，已删除！！！
WARN - JobClient.copyAndConfigureFiles(746) | Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
INFO - FileInputFormat.listStatus(237) | Total input paths to process : 1
INFO - NativeCodeLoader.<clinit>(43) | Loaded the native-hadoop library
WARN - LoadSnappy.<clinit>(46) | Snappy native library not loaded
INFO - JobClient.monitorAndPrintJob(1380) | Running job: job_201404250130_0011
INFO - JobClient.monitorAndPrintJob(1393) |  map 0% reduce 0%
INFO - JobClient.monitorAndPrintJob(1393) |  map 100% reduce 0%
INFO - JobClient.monitorAndPrintJob(1448) | Job complete: job_201404250130_0011
INFO - Counters.log(585) | Counters: 19
INFO - Counters.log(587) |   Job Counters 
INFO - Counters.log(589) |     SLOTS_MILLIS_MAPS=9878
INFO - Counters.log(589) |     Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)=0
INFO - Counters.log(589) |     Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=0
INFO - Counters.log(589) |     Launched map tasks=1
INFO - Counters.log(589) |     Data-local map tasks=1
INFO - Counters.log(589) |     SLOTS_MILLIS_REDUCES=0
INFO - Counters.log(587) |   File Output Format Counters 
INFO - Counters.log(589) |     Bytes Written=172
INFO - Counters.log(587) |   FileSystemCounters
INFO - Counters.log(589) |     HDFS_BYTES_READ=188
INFO - Counters.log(589) |     FILE_BYTES_WRITTEN=55746
INFO - Counters.log(589) |     HDFS_BYTES_WRITTEN=172
INFO - Counters.log(587) |   File Input Format Counters 
INFO - Counters.log(589) |     Bytes Read=74
INFO - Counters.log(587) |   Map-Reduce Framework
INFO - Counters.log(589) |     Map input records=4
INFO - Counters.log(589) |     Physical memory (bytes) snapshot=78663680
INFO - Counters.log(589) |     Spilled Records=0
INFO - Counters.log(589) |     CPU time spent (ms)=230
INFO - Counters.log(589) |     Total committed heap usage (bytes)=15728640
INFO - Counters.log(589) |     Virtual memory (bytes) snapshot=725975040
INFO - Counters.log(589) |     Map output records=4
INFO - Counters.log(589) |     SPLIT_RAW_BYTES=114

结果如下：

3	忙忙碌碌	15986854789	A	99	2013-03-05
1	三劫散仙	13575468248	B	89	2013-02-05
2	凤舞九天	18965235874	C	69	2013-03-09
3	忙忙碌碌	15986854789	D	56	2013-06-07

可以看出，结果是正确的，这种方式，非常高效，但通常，只适应于两个表里面，一个表非常大，而另外一张表，则非常小，究竟什么样的算小，基本上当你的内存能够，很轻松的装下，并不会对主程序造成很大影响的时候，我们就可以在Map端通过利用DistributeCached复制链接技术进行Join了。