日韩av黄I国产麻豆传媒I国产91av视频在线观看I日韩一区二区三区在线看I美女国产在线I麻豆视频国产在线观看I成人黄色短片

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當前位置: 首頁 >

MR案例:Reduce-Join

發布時間:2025/4/9 30 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 MR案例:Reduce-Join 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

問題描述:兩種類型輸入文件:address(地址)和company(公司)進行一對多的關聯查詢,得到地址名(例如:Beijing)與公司名(例如:Beijing JD、Beijing Red Star)的關聯信息。可參考MR案例:Map-Join

1.map階段:對比之前的單表關聯可知,reduce階段的key必須為關聯兩表的key,即address.Id = company.Id。則兩表經過map處理輸出的key必須是Id。

Class Map<LongWritable, Text, LongWritable, Text>{method map(){// 獲取文件的每一行數據,并以":"分割String[] line = value.toString().split(":");//split對應的文件名String fileName = ((FileSplit) context.getInputSplit()).getPath().getName();//處理company文件的value信息:"Beijing Red Star:1"if (path.indexOf("company") >= 0){//<key,value> --<"1","company:Beijing Red Star">context.write(new LongWritable(line[1]), new Text("company" + ":" + line[0]));}//處理adress文件的value信息:"1:Beijing"else if (path.indexOf("address") >= 0){//<key,value> --<"1","address:Beijing">context.write(new LongWritable(line[0]), new Text("address" + ":" + line[1]));}} }

2.reduce階段:首先對輸入<key, values>即<”1”,[“company:Beijing Red Star”,”company:Beijing JD”,”address:Beijing”]>的values值進行遍歷獲取到單元信息value(例如”company:Beijing Red Star”),然后根據value中的標識符(company和address)將公司名和地址名分別存入到company集合和address集合,最后對company集合和address集合進行笛卡爾積運算得到company與address的關系,并進行輸出。

Class Reducer<LongWritable, Text, Text, Text>{method reduce(){//用來存儲 company 和 address 的集合List<String> companys = new ArrayList<String>();List<String> addresses = new ArrayList<String>();for(Text text : v2s){ String[] result = text.toString().split(":");//以 company 開頭的value存儲到 company 集合中if(result[0].equals("company")){companys.add(result[1]);}//以 address 開頭的value存儲到 address 集合中else if(result[0].equals("address")){addresses.add(result[1]);}}
/**
* 如果只判斷左表addresses.size()!=0;則轉化為 左外連接 --> LEFT OUTER JOIN
* 如果只判斷右表companys.size()!=0;則轉化為 右外連接 --> RIGHT OUTER JOIN
* 左右都不判斷,則轉化為 全外連接 --> FULL OUTER JOIN

*/
// 求笛卡爾積if(0 != companys.size()&& 0 != addresses.size()){for(int i=0;i<companys.size();i++){for(int j=0;j<addresses.size();j++){//<key,value>--<"Beijing JD","Beijing">context.write(new Text(companys.get(i)), new Text(addresses.get(j)));}}}} }
?

轉載于:https://www.cnblogs.com/skyl/p/4746005.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MR案例:Reduce-Join的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。