Map Join实战案例

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Map Join实战案例

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰

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一.Map Join概述

　　使用场景
　　　　Map Join适用于一张表十分小、一张表很大的场景。

　　优点:
　　　　使用Map Join要比Reduce Join速度快的原因就是较少了Shuffle过程;
　　　　思考:在Reduce端处理过多的表,非常容易产生数据倾斜,怎么办?
　　　　　　在Map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加Map端业务，减少Reduce端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。
　　　　
　　具体办法：采用DistributedCache
　　　　(1)在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中。
　　　　(2)在驱动函数中加载缓存。

二.Map Join案例

1>.测试数据

　　参考连接:
　　　　https://www.cnblogs.com/yinzhengjie2020/p/12783256.html

2>.实战案例代码

package cn.org.yinzhengjie.mapjoin;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.*;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,NullWritable> {

    //定义字典用户缓存文件数据
    private Map<String,String>  pMap = new HashMap<>();

    private Text k = new Text();

    //在各个MapTask开始运行之前做的初始化操作，仅运行一次
    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //获取到缓存文件列表
        URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();

        //由于我们仅配置了一个缓存文件,因此默认取数组的第一个就可以拿到我们缓存的文件对象
        String path = cacheFiles[0].getPath().toString();

        //获取包装流
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(path),"UTF-8"));

        String line;

        while (StringUtils.isNotEmpty((line = bufferedReader.readLine()))){
            String[] fields = line.split("	");
            pMap.put(fields[0],fields[1]);
        }

        //关闭流(释放资源)
        IOUtils.closeStream(bufferedReader);
    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        String[] fields = value.toString().split("	");

        //获取缓存数据
        String pname = pMap.get(fields[1]);

        if (pname == null) {
            pname = "NULL";
        }

        k.set(fields[0] + "	" + pname + "	" + fields[2]);
        context.write(k, NullWritable.get());
    }
}

package cn.org.yinzhengjie.mapjoin;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;

public class MapJoinDriver {
    public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, InterruptedException, IOException, IOException {
        //获取一个Job实例
        Job job = Job.getInstance(new Configuration());

        //设置我们的当前Driver类路径(classpath)
        job.setJarByClass(MapJoinDriver.class);

        //设置自定义的Mapper类路径(classpath)
        job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);

        //由于咱们使用的是Map Join,压根不需要使用Reduce,因此我们不设置Reducer的类路径(classpath),但需要显示设置Reduce Task的数量为0
        job.setNumReduceTasks(0);

        //在驱动函数中加载缓存,缓存普通文件到Task运行节点。
        job.addCacheFile(URI.create("file:///E:/yinzhengjie/MapJoin/cache/pd.txt"));

        //设置输入数据
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));

        //设置输出数据
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

        //提交我们的Job,返回结果是一个布尔值
        boolean result = job.waitForCompletion(true);

        //如果程序运行成功就打印"Task executed successfully!!!"
        if(result){
            System.out.println("Task executed successfully!!!");
        }else {
            System.out.println("Task execution failed...");
        }

        //如果程序是正常运行就返回0，否则就返回1
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

3>.运行MapJoinDriver.java代码

　　参数设置:E:yinzhengjieMapJoininput E:yinzhengjieMapJoinoutput