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hadoop实现单表和多表关联

转载请注明：http://hanlaiming.freetzi.com/?p=123

在mapreduce上编写简单应用后，开始学习稍微高级一点的单表关联和多表关联。

在学习过程中我参考了这篇文章，谢谢http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html，里面很多基本的内容很实用。

一、单表关联。

实例中给出child-parent（孩子——父母）表，要求输出grandchild-grandparent（孙子——爷奶）表。

样例输入如下所示。

file：child parent
Tom Lucy
Tom Jack
Jone Lucy
Jone Jack
Lucy Mary
Lucy Ben
Jack Alice
Jack Jesse
Terry Alice
Terry Jesse
Philip Terry
Philip Alma
Mark Terry
Mark Alma
家族树状关系谱：

家族谱

样例输出如下所示。

file：grandchild grandparent
Tom 　　Alice
Tom 　　Jesse
Jone 　　Alice
Jone　　 Jesse
Tom 　　Mary
Tom 　　Ben
Jone　　 Mary
Jone　　 Ben
Philip　　 Alice
Philip 　　Jesse
Mark　　 Alice
Mark　　 Jesse

设计思路

分析这个实例，显然需要进行单表连接，连接的是左表的parent列和右表的child列，且左表和右表是同一个表。

　　连接结果中除去连接的两列就是所需要的结果——"grandchild--grandparent"表。要用MapReduce解决这个实例，首先应该考虑如何实现表的自连接；其次就是连接列的设置；最后是结果的整理。

考虑到MapReduce的shuffle过程会将相同的key会连接在一起，所以可以将map结果的key设置成待连接的列，然后列中相同的值就自然会连接在一起了。再与最开始的分析联系起来：

　　要连接的是左表的parent列和右表的child列，且左表和右表是同一个表，所以在map阶段将读入数据分割成child和parent之后，会将parent设置成key，child设置成value进行输出，并作为左表；再将同一对child和parent中的child设置成key，parent设置成value进行输出，作为右表。为了区分输出中的左右表，需要在输出的value中再加上左右表的信息，比如在value的String最开始处加上字符1表示左表，加上字符2表示右表。这样在map的结果中就形成了左表和右表，然后在shuffle过程中完成连接。reduce接收到连接的结果，其中每个key的value-list就包含了"grandchild--grandparent"关系。取出每个key的value-list进行解析，将左表中的child放入一个数组，右表中的parent放入一个数组，然后对两个数组求笛卡尔积就是最后的结果了。

代码实现：

import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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 org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class STjoin {
public static int time = 0;
/*
* map将输出分割child和parent，然后正序输出一次作为右表，
* 反序输出一次作为左表，需要注意的是在输出的value中必须
* 加上左右表的区别标识。
*/
public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
// 实现map函数
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String childname = new String();// 孩子名称
String parentname = new String();// 父母名称
String relationtype = new String();// 左右表标识
// 输入的一行预处理文本
StringTokenizer itr=new StringTokenizer(value.toString());
String[] values=new String[2];
int i=0;
while(itr.hasMoreTokens()){
values[i]=itr.nextToken();
i++;
}
if (values[0].compareTo("child") != 0) {
childname = values[0];
parentname = values[1];
// 输出左表
relationtype = "1";
context.write(new Text(values[1]), new Text(relationtype +
"+"+ childname + "+" + parentname));
// 输出右表
relationtype = "2";
context.write(new Text(values[0]), new Text(relationtype +
"+"+ childname + "+" + parentname));
}
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
// 实现reduce函数
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 输出表头
if (0 == time) {
context.write(new Text("grandchild"), new Text("grandparent"));
time++;
}
int grandchildnum = 0;
String[] grandchild = new String[10];
int grandparentnum = 0;
String[] grandparent = new String[10];
Iterator ite = values.iterator();
while (ite.hasNext()) {
String record = ite.next().toString();
int len = record.length();
int i = 2;
if (0 == len) {
continue;
}
// 取得左右表标识
char relationtype = record.charAt(0);
// 定义孩子和父母变量
String childname = new String();
String parentname = new String();
// 获取value-list中value的child
while (record.charAt(i) != '+') {
childname += record.charAt(i);
i++;
}
i = i + 1;
// 获取value-list中value的parent
while (i < len) {
parentname += record.charAt(i);
i++;
}
// 左表，取出child放入grandchildren
if ('1' == relationtype) {
grandchild[grandchildnum] = childname;
grandchildnum++;
}
// 右表，取出parent放入grandparent
if ('2' == relationtype) {
grandparent[grandparentnum] = parentname;
grandparentnum++;
}
}
// grandchild和grandparent数组求笛卡尔儿积
if (0 != grandchildnum && 0 != grandparentnum) {
for (int m = 0; m < grandchildnum; m++) {
for (int n = 0; n < grandparentnum; n++) {
// 输出结果
context.write(new Text(grandchild[m]), new Text(grandparent[n]));
}
}
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: Single Table Join <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "Single Table Join");
job.setJarByClass(STjoin.class);
// 设置Map和Reduce处理类
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
// 设置输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
// 设置输入和输出目录
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

二、多表关联

输入是两个文件，一个代表工厂表，包含工厂名列和地址编号列；另一个代表地址表，包含地址名列和地址编号列。要求从输入数据中找出工厂名和地址名的对应关系，输出"工厂名——地址名"表。

样例输入如下所示。

1）factory：
factoryname 　　　　addressed
Beijing Red Star 　　　　1
Shenzhen Thunder 　　　　3
Guangzhou Honda 　　　　2
Beijing Rising 　　　　1
Guangzhou Development Bank 2
Tencent 　　　　　　　　3
Back of Beijing 　　　　 1
2）address：
addressID addressname
1 　　　　Beijing
2 　　　　Guangzhou
3 　　　　Shenzhen
4 　　　　Xian
样例输出如下所示。
factoryname 　　　　addressname
Back of Beijing 　　　　 Beijing
Beijing Red Star 　　　　Beijing
Beijing Rising 　　　　　 Beijing
Guangzhou Development Bank Guangzhou
Guangzhou Honda 　　　　Guangzhou
Shenzhen Thunder 　　　　Shenzhen
Tencent 　　　　　　　　Shenzhen

多表关联和单表关联相似，都类似于数据库中的自然连接。相比单表关联，多表关联的左右表和连接列更加清楚。所以可以采用和单表关联的相同的处理方式，map识别出输入的行属于哪个表之后，对其进行分割，将连接的列值保存在key中，另一列和左右表标识保存在value中，然后输出。reduce拿到连接结果之后，解析value内容，根据标志将左右表内容分开存放，然后求笛卡尔积，最后直接输出。

代码实现：

import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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 org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class MTjoin {
public static int time = 0;
/*
* 在map中先区分输入行属于左表还是右表，然后对两列值进行分割，
* 保存连接列在key值，剩余列和左右表标志在value中，最后输出
*/
public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
// 实现map函数
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();// 每行文件
String relationtype = new String();// 左右表标识
// 输入文件首行，不处理
if (line.contains("factoryname") == true
|| line.contains("addressed") == true) {
return;
}
// 输入的一行预处理文本
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);
String mapkey = new String();
String mapvalue = new String();
int i = 0;
while (itr.hasMoreTokens()) {
// 先读取一个单词
String token = itr.nextToken();
// 判断该地址ID就把存到"values[0]"
if (token.charAt(0) >= '0' && token.charAt(0) <= '9') {
mapkey = token;
if (i > 0) {
relationtype = "1";
} else {
relationtype = "2";
}
continue;
}
// 存工厂名
mapvalue += token + " ";
i++;
}
// 输出左右表
context.write(new Text(mapkey), new Text(relationtype + "+"+ mapvalue));
}
}
/*
* reduce解析map输出，将value中数据按照左右表分别保存，
　　* 然后求出笛卡尔积，并输出。
*/
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
// 实现reduce函数
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 输出表头
if (0 == time) {
context.write(new Text("factoryname"), new Text("addressname"));
time++;
}
int factorynum = 0;
String[] factory = new String[10];
int addressnum = 0;
String[] address = new String[10];
Iterator ite = values.iterator();
while (ite.hasNext()) {
String record = ite.next().toString();
int len = record.length();
int i = 2;
if (0 == len) {
continue;
}
// 取得左右表标识
char relationtype = record.charAt(0);
// 左表
if ('1' == relationtype) {
factory[factorynum] = record.substring(i);
factorynum++;
}
// 右表
if ('2' == relationtype) {
address[addressnum] = record.substring(i);
addressnum++;
}
}
// 求笛卡尔积
if (0 != factorynum && 0 != addressnum) {
for (int m = 0; m < factorynum; m++) {
for (int n = 0; n < addressnum; n++) {
// 输出结果
context.write(new Text(factory[m]),
new Text(address[n]));
}
}
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: Multiple Table Join <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "Multiple Table Join");
job.setJarByClass(MTjoin.class);
// 设置Map和Reduce处理类
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
// 设置输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
// 设置输入和输出目录
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

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MapReduce工作机制总结 | 在eclipse下编写简单mapreduce程序

2013-11-05 19:29
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