`
xubindehao
  • 浏览: 243820 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 杭州
社区版块
存档分类
最新评论

hadoop MapReduce join

 
阅读更多

1. 概述

在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧。

本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。

2. 常见的join方法介绍

假设要进行join的数据分别来自File1和File2.

2.1 reduce side join

reduce side join是一种最简单的join方式,其主要思想如下:

在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标签(tag),比如:tag=0表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2。即:map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。

在reduce阶段,reduce函数获取key相同的来自File1和File2文件的value list, 然后对于同一个key,对File1和File2中的数据进行join(笛卡尔乘积)。即:reduce阶段进行实际的连接操作。

2.2 map side join

之所以存在reduce side join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中。Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输。

Map side join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表非常大,而另一个表非常小,以至于小表可以直接存放到内存中。这样,我们可以将小表复制多份,让每个map task内存中存在一份(比如存放到hash table中),然后只扫描大表:对于大表中的每一条记录key/value,在hash table中查找是否有相同的key的记录,如果有,则连接后输出即可。

为了支持文件的复制,Hadoop提供了一个类DistributedCache,使用该类的方法如下:

(1)用户使用静态方法DistributedCache.addCacheFile()指定要复制的文件,它的参数是文件的URI(如果是HDFS上的文件,可以这样:hdfs://jobtracker:50030/home/XXX/file)。JobTracker在作业启动之前会获取这个URI列表,并将相应的文件拷贝到各个TaskTracker的本地磁盘上。(2)用户使用DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法获取文件目录,并使用标准的文件读写API读取相应的文件。

2.3 SemiJoin

SemiJoin,也叫半连接,是从分布式数据库中借鉴过来的方法。它的产生动机是:对于reduce side join,跨机器的数据传输量非常大,这成了join操作的一个瓶颈,如果能够在map端过滤掉不会参加join操作的数据,则可以大大节省网络IO。

实现方法很简单:选取一个小表,假设是File1,将其参与join的key抽取出来,保存到文件File3中,File3文件一般很小,可以放到内存中。在map阶段,使用DistributedCache将File3复制到各个TaskTracker上,然后将File2中不在File3中的key对应的记录过滤掉,剩下的reduce阶段的工作与reduce side join相同。

更多关于半连接的介绍,可参考:半连接介绍:http://wenku.baidu.com/view/ae7442db7f1922791688e877.html

2.4 reduce side join + BloomFilter

在某些情况下,SemiJoin抽取出来的小表的key集合在内存中仍然存放不下,这时候可以使用BloomFiler以节省空间。

BloomFilter最常见的作用是:判断某个元素是否在一个集合里面。它最重要的两个方法是:add() 和contains()。最大的特点是不会存在false negative,即:如果contains()返回false,则该元素一定不在集合中,但会存在一定的true negative,即:如果contains()返回true,则该元素一定可能在集合中。

因而可将小表中的key保存到BloomFilter中,在map阶段过滤大表,可能有一些不在小表中的记录没有过滤掉(但是在小表中的记录一定不会过滤掉),这没关系,只不过增加了少量的网络IO而已。

更多关于BloomFilter的介绍,可参考:http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500

3. 二次排序

在Hadoop中,默认情况下是按照key进行排序,如果要按照value进行排序怎么办?即:对于同一个key,reduce函数接收到的value list是按照value排序的。这种应用需求在join操作中很常见,比如,希望相同的key中,小表对应的value排在前面。

有两种方法进行二次排序,分别为:buffer and in memory sort和 value-to-key conversion。

对于buffer and in memory sort,主要思想是:在reduce()函数中,将某个key对应的所有value保存下来,然后进行排序。 这种方法最大的缺点是:可能会造成out of memory。

对于value-to-key conversion,主要思想是:将key和部分value拼接成一个组合key(实现WritableComparable接口或者调用setSortComparatorClass函数),这样reduce获取的结果便是先按key排序,后按value排序的结果,需要注意的是,用户需要自己实现Paritioner,以便只按照key进行数据划分。Hadoop显式的支持二次排序,在Configuration类中有个setGroupingComparatorClass()方法,可用于设置排序group的key值,具体参考:http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/03/2165805.html

4. 后记

最近一直在找工作,由于简历上写了熟悉Hadoop,所以几乎每个面试官都会问一些Hadoop相关的东西,而 Hadoop上Join的实现就成了一道必问的问题,而极个别公司还会涉及到DistributedCache原理以及怎样利用DistributedCache进行Join操作。为了更好地应对这些面试官,特整理此文章。

O(∩_∩)O哈哈~

5. 参考资料

(1) 书籍《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》 page 60~67 Jimmy Lin and Chris Dyer,University of Maryland, College Park

(2) 书籍《Hadoop In Action》page 107~131

(3) mapreduce的二次排序 SecondarySort:http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/03/2165805.html

(4) 半连接介绍:http://wenku.baidu.com/view/ae7442db7f1922791688e877.html

(5) BloomFilter介绍:http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500


分享到:
评论
4 楼 cuitengfei2006x 2015-01-14  
抄别人的有意思吗
3 楼 rainbow_小春 2014-10-23  
写的真心赞,向你学习,学着自己写一些东西
2 楼 renwu13 2014-02-01  
[在reduce阶段,reduce函数获取key相同的来自File1和File2文件的value list, 然后对于同一个key,对File1和File2中的数据进行join(笛卡尔乘积)。]
这不叫笛卡尔乘积吧。
1 楼 huangpengxiao 2012-11-19  
赞,写的不错。

相关推荐

    Hadoop Mapreduce Cookbook(英文版)

    4. **数据处理策略**:MapReduce支持多种数据处理策略,如排序、分组、Join操作等。这些策略在处理大规模数据时非常关键,能够优化计算效率和结果准确性。 5. **优化技巧**:书中会探讨如何优化MapReduce作业,包括...

    hadoop mapreduce多表关联join多个job相互依赖传递参数

    在Hadoop MapReduce环境中,处理大数据时经常遇到多表关联(Join)的需求,尤其是在复杂的业务逻辑中。MapReduce提供了一种分布式计算模型,能够高效地处理大规模数据集,但面对多表关联,尤其是多个Job之间的依赖和...

    Hadoop MapReduce高级特性

    最后是连接(join)操作,虽然标题中并未明确提及,但是连接是MapReduce中的一个重要操作,通常用于将来自不同数据集的记录合并在一起。在MapReduce中,连接操作通常是通过在Map阶段对键进行分组,然后在Reduce阶段...

    hadoop_join.jar.zip_hadoop_hadoop query_reduce

    本文将深入探讨如何使用Hadoop和MapReduce进行高效的Join查询,并解析如何通过`hadoop_join.jar`这个工具来实现这一过程。 Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架,它的核心组件包括HDFS(Hadoop ...

    hadoop Join代码(map join 和reduce join)

    在Hadoop MapReduce中,数据处理的核心任务之一就是JOIN操作,它相当于关系数据库中的连接操作,用于合并来自不同数据源的相关信息。本文将深入探讨Map JOIN和Reduce JOIN两种在Hadoop中实现JOIN的方法,并通过代码...

    Hadoop Reduce Join及基于MRV2 API 重写

    在Hadoop MapReduce中,Reduce Join是一种实现大规模数据集间连接的高效方法。本文将探讨Reduce Join的工作原理,以及如何利用MRV2(MapReduce v2)API对它进行重写。 首先,我们来理解什么是Reduce Join。在关系...

    大数据课程设计-Hadoop-MapReduce实现sql的统计、groupby和join-全部源码

    本课程设计主要围绕如何使用Hadoop的MapReduce实现SQL中的统计、GROUP BY和JOIN操作,这是一次深入理解大数据处理机制的实践过程。 首先,让我们来探讨SQL的统计功能。在SQL中,统计通常涉及到COUNT、SUM、AVG、MAX...

    Hadoop-MapReduce-Cookbook-Example-Code:Hadoop MapReduce Cookbook 示例代码

    《Hadoop MapReduce Cookbook》是一本专注于Hadoop MapReduce技术实践的书籍,其附带的示例代码旨在帮助读者深入理解和应用MapReduce编程模型。在这个压缩包中,我们看到的是书中的实例代码,名为“Hadoop-MapReduce...

    hadoop join implement

    2. **MapReduce的局限性**:Hadoop的MapReduce模型更倾向于支持聚合操作而非join操作。 3. **Map Join的风险**:虽然片段复制(Fragment-replicate)或称为Map Join的方法在某些场景下能提高性能,但在其他情况下...

    hadoop0.23.9离线api

    org.apache.hadoop.mapreduce.lib.join org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition org.apache.hadoop.mapreduce.lib.reduce ...

    大数据MapReduce文件分发

    - 为了提高效率,Hadoop MapReduce支持多种优化技术,如Combiner(局部聚合)、Spill(磁盘溢出)和Map-side Join(基于广播的小表)等。 9. **Hadoop的缓存机制**: - MapReduce可以通过缓存机制将中间结果或...

    6.Hadoop入门进阶课程_第6周_MapReduce应用案例.pdf

    综上所述,MapReduce应用案例文档深入地介绍了MapReduce编程模型在Hadoop生态系统中的实际使用,包括对join操作的细节分析,以及如何搭建Hadoop环境,如何上传和管理测试数据。此外,文档还提供了Hadoop学习资源的...

    基于Java的Hadoop HDFS和MapReduce实践案例设计源码

    该套源码是个人学习Hadoop HDFS和MapReduce技术的实践案例集合,采用Java语言编写,包含45个文件,涵盖34个Java源文件、4个XML配置文件、3个偏好设置文件以及1个Git忽略文件等。内容涵盖HDFS的JAVA API操作,如文件...

    MapReduce之Join操作

    在关系型数据库中 join是非常常见的操作,各种优化手段已经到了极致。...本文对Hadoop中最基本的join方法进行简单介绍,这也是其它许多方法和优化措施的基础。文中所采用的例子来自于《 HadoopinAc

    word源码java-hadoop-test:hadoop、mapreduce的一些练习

    包org.dan.mr.order_pro_mapjoin MapReduce实现订单信息和产品信息的join逻辑,在Mapper端实现,避免数据倾斜 包org.dan.mr.wordindex MapReduce单词索引 包org.dan.mr.shared_friends MapReduce查找共同好友 包org....

    19、Join操作map side join 和 reduce side join

    在大数据处理领域,Hadoop MapReduce 是一种广泛使用的分布式计算框架。在处理涉及多数据集的任务时,Join 操作是必不可少的,它用于合并来自不同数据源的相关数据。本文主要探讨了两种 MapReduce 中的 Join 实现:...

    spark,hadoop,bank

    1. **处理方式**:Hadoop MapReduce采用磁盘I/O的方式处理数据,而Spark更倾向于内存计算,这使得Spark在许多情况下处理数据的速度更快。 2. **API设计**:Hadoop MapReduce的API设计较为复杂,需要用户编写Mapper...

    MapReduce-Code:Hadoop平台下的MapReduce源码分析

    其他表示父目录下的.java文件的总称):1.org.apache.hadoop.mapred(旧版MapReduceAPI):( 1).jobcontrol(job作业直接控制类)(2 ).join :(作业作业中用于模仿数据连接处理工具)(3).lib(MapReduce所依赖...

    5堂Hadoop必修课,不会这些勿称高手

    具体要掌握的五个主题分别是:大数据分布式集群搭建(高可用性,HA),构建企业级MapReduce项目,Hadoop和Spark的源码编译,以及Zookeeper和MapReduce的高级Join操作。 描述部分列举了一些具体的知识点,包含搭建...

    hadoop_join_aggregate:在hadoop中加入和聚合mapreduce算法

    Map side join 比 reducer side join 快。 但是只有当您执行映射端连接操作的表之一小到足以放入内存时,映射端连接才足够。 日期集信息 客户数据集:每行包含:CustID、Name、Age、CountryCode、Salary。 交易...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics