Mapreduce实例——Map端join
MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join、Reduce端join还有单表连接，现在我们要讨论的是Map端join，Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle，非常消耗资源。
1.Map端join的使用场景：一张表数据十分小、一张表数据很大。
Map端join是针对以上场景进行的优化：将小表中的数据全部加载到内存，按关键字建立索引。大表中的数据作为map的输入，对map()函数每一对<key,value>输入，都能够方便地和已加载到内存的小数据进行连接。把连接结果按key输出，经过shuffle阶段，reduce端得到的就是已经按key分组并且连接好了的数据。
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://namenode:9000/home/XXX/file，其中9000是自己配置的NameNode端口号）。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.本实验Map端Join的执行流程
（1）首先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连接的 <key ,value>键值对，将其解释分割放到内存中（可以放大Hash Map等等容器中）。
（2）要重写MyMapper类下面的setup()方法，因为这个方法是先于map方法执行的，将较小表先读入到一个HashMap中。
（3）重写map函数，一行行读入大表的内容，逐一的与HashMap中的内容进行比较，若Key相同，则对数据进行格式化处理，然后直接输出。
（4）map函数输出的<key,value >键值对首先经过一个suffle把key值相同的所有value放到一个迭代器中形成values，然后将<key,values>键值对传递给reduce函数，reduce函数输入的key直接复制给输出的key，输入的values通过增强版for循环遍历逐一输出，循环的次数决定了<key,value>输出的次数。
1)Map端读取所有的文件，并在输出的内容里加上标识，代表数据是从哪个文件里来的。
(2)在reduce处理函数中，按照标识对数据进行处理。
(3)然后将相同key值进行join连接操作，求出结果并直接输出。
Mapreduce中join连接分为Map端Join与Reduce端Join，这里是一个Reduce端Join连接。程序主要包括两部分：Map部分和Reduce部分。
Map处理的是一个纯文本文件，Mapper处理的数据是由InputFormat将数据集切分成小的数据集InputSplit，并用RecordReader解析成<key,value>对提供给map函数使用。在map函数中，首先用getPath()方法获取分片InputSplit的路径并赋值给filePath，if判断filePath中如果包含goods.txt文件名，则将map函数输入的value值通过Split("\t")方法进行切分，与goods_visit文件里相同的商品id字段作为key，其他字段前加"1+"作为value。如果if判断filePath包含goods_visit.txt文件名，步骤与上面相同，只是把其他字段前加"2+"作为value。最后把<key,value>通过Context的write方法输出。
map函数输出的<key,value>经过shuffle将key相同的所有value放到一个迭代器中形成values，然后将<key,values>键值对传递给reduce函数。reduce函数中，首先新建两个Vector集合，用于存放输入的values中以"1+"开头和"2+"开头的数据。然后用增强版for循环遍历并嵌套if判断，若判断values里的元素以1+开头，则通过substring(2)方法切分元素，结果存放到left集合中，若values里元素以2+开头，则仍利用substring(2)方法切分元素，结果存放到right集合中。最后再用两个嵌套for循环，遍历输出<key,value>，其中输入的key直接赋值给输出的key，输出的value为left +"\t"+right。
代码如下：
package exper;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;
public class MapJoin {
public static class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
private Map<String, String> dict = new HashMap<>();
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException,
InterruptedException {
String fileName = context.getLocalCacheFiles()[0].getName();
//System.out.println(fileName);
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(fileName));
String codeandname = null;
while (null != (codeandname = reader.readLine())) {
String str[] = codeandname.split(" ");
dict.put(str[0], str[2] + " " + str[3]);
}
reader.close();
}
@Override
protected void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] kv = value.toString().split("\t");
if (dict.containsKey(kv[1])) {
context.write(new Text(kv[1]), new Text(dict.get(kv[1]) + "\t" + kv[2]));
}
}
}
public static class MyReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
for (Text text : values) {
context.write(key, text);
}
}
}
public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
Job job = Job.getInstance();
job.setJobName("mapjoin");
job.setJarByClass(MapJoin.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
Path in = new Path("hdfs://hadoop102:9870/mymapreduce/5in/order_items1");
Path out = new Path("hdfs://hadoop102:9870/mymapreduce/5out");
FileInputFormat.addInputPath(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
URI uri = new URI("hdfs://hadoop102:9870/mymapreduce/5in/orders1");
job.addCacheFile(uri);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}