0 MapReduce实现Reduce Side Join操作

一.准备两张表以及对应的数据

（1）m_ys_lab_jointest_a（以下简称表A）

建表语句：

create table if not exists m_ys_lab_jointest_a (  
     id bigint,  
     name string  
)  
row format delimited  
fields terminated by '9'  
lines terminated by '10'  
stored as textfile;  

具体数据如下：

id    name
1     北京
2     天津
3     河北
4     山西
5     内蒙古
6     辽宁
7     吉林
8     黑龙江

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

（2）m_ys_lab_jointest_b（以下简称表B）

建表语句为：

create table if not exists m_ys_lab_jointest_b (  
     id bigint,  
     statyear bigint,  
     num bigint  
)  
row format delimited  
fields terminated by '9'  
lines terminated by '10'  
stored as textfile;  

具体数据如下：

id   statyear  num
1     2010     1962
1     2011     2019
2     2010     1299
2     2011     1355
4     2010     3574
4     2011     3593
9     2010     2303
9     2011     2347

 

 

 

 

 

 

我们的目的是，以id为key做join操作，得到以下表：m_ys_lab_jointest_ab

id     name    statyear     num
1       北京    2011    2019
1       北京    2010    1962
2       天津    2011    1355
2       天津    2010    1299
4       山西    2011    3593
4       山西    2010    3574

 

 

 

 

 

 

二.计算模型

整个计算过程是：

（1）在map阶段，把所有记录标记成<key, value>的形式，其中key是id，value则根据来源不同取不同的形式：来源于表A的记录，value的值为"a#"+name；来源于表B的记录，value的值为"b#"+score。

（2）在reduce阶段，先把每个key下的value列表拆分为分别来自表A和表B的两部分，分别放入两个向量中。然后遍历两个向量做笛卡尔积，形成一条条最终结果。

　如下图所示：

上代码：

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

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;  
  
/** 
 * MapReduce实现Join操作 
 */  
public class MapRedJoin {  
    public static final String DELIMITER = "u0009"; // 字段分隔符  
      
    // map过程  
    public static class MapClass extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {  
        public void configure(JobConf job) {  
            super.configure(job);  
        }  
          
        public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException, ClassCastException {  
            // 获取输入文件的全路径和名称  
            String filePath = ((FileSplit)reporter.getInputSplit()).getPath().toString();  
            // 获取记录字符串  
            String line = value.toString();  
            // 抛弃空记录  
            if (line == null || line.equals("")){
                return;
            }   
            // 处理来自表A的记录  
            if (filePath.contains("m_ys_lab_jointest_a")) {  
                String[] values = line.split(DELIMITER); // 按分隔符分割出字段  
                if (values.length < 2){
                    return;
                }   
                String id = values[0]; // id  
                String name = values[1]; // name  
                output.collect(new Text(id), new Text("a#"+name));  
            } else if (filePath.contains("m_ys_lab_jointest_b")) {// 处理来自表B的记录
                String[] values = line.split(DELIMITER); // 按分隔符分割出字段  
                if (values.length < 3){
                    return;
                }  
                String id = values[0]; // id  
                String statyear = values[1]; // statyear  
                String num = values[2]; //num  
                output.collect(new Text(id), new Text("b#"+statyear+DELIMITER+num));  
            }  
        }  
    }  
      
    // reduce过程  
    public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, Text, Text, Text> {  
        public void reduce(Text key, Iterator<Text> values, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException {  
            List<String> listA = new ArrayList<String>(); // 存放来自表A的值  
            List<String> listB = new ArrayList<String>(); // 存放来自表B的值  
            while (values.hasNext()) {
                String value = values.next().toString();  
                if (value.startsWith("a#")) {  
                    listA.add(value.substring(2));  
                } else if (value.startsWith("b#")) {  
                    listB.add(value.substring(2));  
                }  
            }
            int sizeA = listA.size();  
            int sizeB = listB.size();  
            // 遍历两个向量  
            int i, j;  
            for (i = 0; i < sizeA; i ++) {  
                for (j = 0; j < sizeB; j ++) {  
                    output.collect(key, new Text(listA.get(i) + DELIMITER +listB.get(j)));  
                }  
            }     
        }  
    }  
      
    protected void configJob(JobConf conf) {  
        conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
        conf.setMapOutputValueClass(Text.class);  
        conf.setOutputKeyClass(Text.class);  
        conf.setOutputValueClass(Text.class);  
        conf.setOutputFormat(ReportOutFormat.class);  
    }  
}

 三.技术细节

下面说一下其中的若干技术细节：

（1）由于输入数据涉及两张表，我们需要判断当前处理的记录是来自表A还是来自表B。Reporter类getInputSplit()方法可以获取输入数据的路径，具体代码如下：

String filePath = ((FileSplit)reporter.getInputSplit()).getPath().toString();

（2）map的输出的结果，同id的所有记录（不管来自表A还是表B）都在同一个key下保存在同一个列表中，在reduce阶段需要将其拆开，保存为相当于笛卡尔积的m x n条记录。由于事先不知道m、n是多少，这里使用了两个向量（可增长数组）来分别保存来自表A和表B的记录，再用一个两层嵌套循环组织出我们需要的最终结果。

（3）在MapReduce中可以使用System.out.println()方法输出，以方便调试。不过System.out.println()的内容不会在终端显示，而是输出到了stdout和stderr这两个文件中，这两个文件位于logs/userlogs/attempt_xxx目录下。可以通过web端的历史job查看中的“Analyse This Job”来查看stdout和stderr的内容。