1. 概述

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常見且非常耗時的。而在HADOOP中進(jìn)行JOIN操作，同樣常見且耗時，由于Hadoop的獨(dú)特設(shè)計思想，當(dāng)進(jìn)行JOIN操作時，有一些特殊的技巧。

本文首先介紹了Hadoop上通常的JOIN實現(xiàn)方法，然后給出了幾種針對不同輸入數(shù)據(jù)集的優(yōu)化方法。

2. 常見的join方法介紹

假設(shè)要進(jìn)行join的數(shù)據(jù)分別來自File1和File2.

2.1 reduce side join

reduce side join是一種最簡單的join方式，其主要思想如下：

在map階段，map函數(shù)同時讀取兩個文件File1和File2，為了區(qū)分兩種來源的key/value數(shù)據(jù)對，對每條數(shù)據(jù)打一個標(biāo)簽（tag）,比如：tag=0表示來自文件File1，tag=2表示來自文件File2。即：map階段的主要任務(wù)是對不同文件中的數(shù)據(jù)打標(biāo)簽。

在reduce階段，reduce函數(shù)獲取key相同的來自File1和File2文件的value list， 然后對于同一個key，對File1和File2中的數(shù)據(jù)進(jìn)行join（笛卡爾乘積）。即：reduce階段進(jìn)行實際的連接操作。

REF：hadoop join之reduce side join

http://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7819244

2.2 map side join

之所以存在reduce side join，是因為在map階段不能獲取所有需要的join字段，即：同一個key對應(yīng)的字段可能位于不同map中。Reduce side join是非常低效的，因為shuffle階段要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)傳輸。

Map side join是針對以下場景進(jìn)行的優(yōu)化：兩個待連接表中，有一個表非常大，而另一個表非常小，以至于小表可以直接存放到內(nèi)存中。這樣，我們可以將小表復(fù)制多份，讓每個map task內(nèi)存中存在一份（比如存放到hash table中），然后只掃描大表：對于大表中的每一條記錄key/value，在hash table中查找是否有相同的key的記錄，如果有，則連接后輸出即可。

為了支持文件的復(fù)制，Hadoop提供了一個類DistributedCache，使用該類的方法如下：

（1）用戶使用靜態(tài)方法DistributedCache.addCacheFile()指定要復(fù)制的文件，它的參數(shù)是文件的URI（如果是HDFS上的文件，可以這樣：hdfs://namenode:9000/home/XXX/file，其中9000是自己配置的NameNode端口號）。JobTracker在作業(yè)啟動之前會獲取這個URI列表，并將相應(yīng)的文件拷貝到各個TaskTracker的本地磁盤上。（2）用戶使用DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法獲取文件目錄，并使用標(biāo)準(zhǔn)的文件讀寫API讀取相應(yīng)的文件。

REF：hadoop join之map side join

http://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7821674

2.3 Semi Join

Semi Join，也叫半連接，是從分布式數(shù)據(jù)庫中借鑒過來的方法。它的產(chǎn)生動機(jī)是：對于reduce side join，跨機(jī)器的數(shù)據(jù)傳輸量非常大，這成了join操作的一個瓶頸，如果能夠在map端過濾掉不會參加join操作的數(shù)據(jù)，則可以大大節(jié)省網(wǎng)絡(luò)IO。

實現(xiàn)方法很簡單：選取一個小表，假設(shè)是File1，將其參與join的key抽取出來，保存到文件File3中，File3文件一般很小，可以放到內(nèi)存中。在map階段，使用DistributedCache將File3復(fù)制到各個TaskTracker上，然后將File2中不在File3中的key對應(yīng)的記錄過濾掉，剩下的reduce階段的工作與reduce side join相同。

更多關(guān)于半連接的介紹，可參考：半連接介紹：http://wenku.baidu.com/view/ae7442db7f1922791688e877.html

REF：hadoop join之semi join

http://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7823326

2.4 reduce side join + BloomFilter

在某些情況下，SemiJoin抽取出來的小表的key集合在內(nèi)存中仍然存放不下，這時候可以使用BloomFiler以節(jié)省空間。

BloomFilter最常見的作用是：判斷某個元素是否在一個集合里面。它最重要的兩個方法是：add() 和contains()。最大的特點是不會存在 false negative，即：如果contains()返回false，則該元素一定不在集合中，但會存在一定的?false positive，即：如果contains()返回true，則該元素一定可能在集合中。

因而可將小表中的key保存到BloomFilter中，在map階段過濾大表，可能有一些不在小表中的記錄沒有過濾掉（但是在小表中的記錄一定不會過濾掉），這沒關(guān)系，只不過增加了少量的網(wǎng)絡(luò)IO而已。

更多關(guān)于BloomFilter的介紹，可參考：http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500

3. 二次排序

在Hadoop中，默認(rèn)情況下是按照key進(jìn)行排序，如果要按照value進(jìn)行排序怎么辦？即：對于同一個key，reduce函數(shù)接收到的value list是按照value排序的。這種應(yīng)用需求在join操作中很常見，比如，希望相同的key中，小表對應(yīng)的value排在前面。

有兩種方法進(jìn)行二次排序，分別為：buffer and in memory sort和 value-to-key conversion。

對于buffer and in memory sort，主要思想是：在reduce()函數(shù)中，將某個key對應(yīng)的所有value保存下來，然后進(jìn)行排序。 這種方法最大的缺點是：可能會造成out of memory。

對于value-to-key conversion，主要思想是：將key和部分value拼接成一個組合key（實現(xiàn)WritableComparable接口或者調(diào)用setSortComparatorClass函數(shù)），這樣reduce獲取的結(jié)果便是先按key排序，后按value排序的結(jié)果，需要注意的是，用戶需要自己實現(xiàn)Paritioner，以便只按照key進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分。Hadoop顯式的支持二次排序，在Configuration類中有個setGroupingComparatorClass()方法，可用于設(shè)置排序group的key值，具體參考：http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/03/2165805.html

4. 后記

最近一直在找工作，由于簡歷上寫了熟悉Hadoop，所以幾乎每個面試官都會問一些Hadoop相關(guān)的東西，而 Hadoop上Join的實現(xiàn)就成了一道必問的問題，而極個別公司還會涉及到DistributedCache原理以及怎樣利用DistributedCache進(jìn)行Join操作。為了更好地應(yīng)對這些面試官，特整理此文章。

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5. 參考資料

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

（2） 書籍《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） 半連接介紹：http://wenku.baidu.com/view/ae7442db7f1922791688e877.html

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

（6）本文來自：http://dongxicheng.org/mapreduce/hadoop-join-two-tables/

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看完了上面的 hadoop 中 MR 常規(guī) join 思路，下面我們來看一種比較極端的例子，大表 join 小表，而小表的大小在 5M 以下的情況：

之所以我這里說小表要限制 5M 以下，是因為我這里用到的思路是 ：

file-》jar-》main String configuration -》configuration?map HashMap

步驟：

1、從jar里面讀取的文件內(nèi)容以String的形式存在main方法的?configuration context 全局環(huán)境變量里

2、在map函數(shù)里讀取 context 環(huán)境變量的字符串，然后split字符串組建小表成為一個HashMap

? ? ?這樣一個大表關(guān)聯(lián)小表的例子就ok了，由于context是放在namenode上的，而namenode對內(nèi)存是有限制的，

所以你的小表文件不要太大，這樣我們可以比較的方便的利用 context 做join了。

這種方式其實就是?2.2 map side join?的一種具體實現(xiàn)而已。

Talk is cheap, show you the code~

public class Test {public static class MapperClass extendsMapper<LongWritable, Text, Text, Text> {Configuration config = null;HashSet<String> idSet = new HashSet<String>();HashMap<String, String> cityIdNameMap = new HashMap<String, String>();Map<String, String> houseTypeMap = new HashMap<String, String>();public void setup(Context context) {config = context.getConfiguration();if (config == null)return;String idStr = config.get("idStr");String[] idArr = idStr.split(",");for (String id : idArr) {idSet.add(id);}String cityIdNameStr = config.get("cityIdNameStr");String[] cityIdNameArr = cityIdNameStr.split(",");for (String cityIdName : cityIdNameArr) {cityIdNameMap.put(cityIdName.split("\t")[0],cityIdName.split("\t")[1]);}houseTypeMap.put("8", "Test");}public void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {String[] info = value.toString().split("\\|");String insertDate = info[InfoField.InsertDate].split(" ")[0].split("-")[0]; // date: 2012-10-01insertDate = insertDate+ info[InfoField.InsertDate].split(" ")[0].split("-")[1]; // date:201210String userID = info[InfoField.UserID]; // useridif (!idSet.contains(userID)) {return;}String disLocalID = "";String[] disLocalIDArr = info[InfoField.DisLocalID].split(",");if (disLocalIDArr.length >= 2) {disLocalID = disLocalIDArr[1];} else {try {disLocalID = disLocalIDArr[0];} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return;}}String localValue = cityIdNameMap.get(disLocalID);disLocalID = localValue == null ? disLocalID : localValue; // cityString[] cateIdArr = info[InfoField.CateID].split(",");String cateId = "";String secondType = "";if (cateIdArr.length >= 3) {cateId = cateIdArr[2];if (houseTypeMap.get(cateId) != null) {secondType = houseTypeMap.get(cateId); // secondType} else {return;}} else {return;}String upType = info[InfoField.UpType];String outKey = insertDate + "_" + userID + "_" + disLocalID + "_"+ secondType;String outValue = upType.equals("0") ? "1_1" : "1_0";context.write(new Text(outKey), new Text(outValue));}}public static class ReducerClass extendsReducer<Text, Text, NullWritable, Text> {public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)throws IOException, InterruptedException {int pv = 0;int uv = 0;for (Text val : values) {String[] tmpArr = val.toString().split("_");pv += Integer.parseInt(tmpArr[0]);uv += Integer.parseInt(tmpArr[1]);}String outValue = key + "_" + pv + "_" + uv;context.write(NullWritable.get(), new Text(outValue));}}public String getResource(String fileFullName) throws IOException {// 返回讀取指定資源的輸入流InputStream is = this.getClass().getResourceAsStream(fileFullName);BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));String s = "";String res = "";while ((s = br.readLine()) != null)res = res.equals("") ? s : res + "," + s;return res;}public static void main(String[] args) throws IOException,InterruptedException, ClassNotFoundException {Configuration conf = new Configuration();String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();if (otherArgs.length != 2) {System.exit(2);}String idStr = new Test().getResource("userIDList.txt");String cityIdNameStr = new Test().getResource("cityIdName.txt");conf.set("idStr", idStr);conf.set("cityIdNameStr", cityIdNameStr);Job job = new Job(conf, "test01");// job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);job.setJarByClass(Test.class);job.setMapperClass(Test.MapperClass.class);job.setReducerClass(Test.ReducerClass.class);job.setNumReduceTasks(25);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(Text.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);} }

說明：

1、getResource() 方法指定了可以從jar包中讀取配置文件，并拼接成一個String返回。

2、setup() 方法起到一個mapreduce前的初始化的工作，他的作用是從 context 中

獲取main中存入的配置文件字符串，并用來構(gòu)建一個hashmap，放在map外面，

每個node上MR前只被執(zhí)行一次。

3、注意上面代碼的第 125、126 行，conf.set(key, value) 中的 value 大小是由限制的，

在 0.20.x 版本中是 5M 的大小限制，如果大于此大小建議采用分布式緩存讀文件的策略。

參考：解決 hadoop jobconf 限制為5M的問題

http://my.oschina.net/132722/blog/174601

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推薦閱讀：

?

使用HBase的MAP側(cè)聯(lián)接

?http://blog.sina.com.cn/s/blog_ae33b83901016lkq.html?

?

PS：關(guān)于如何從jar包中讀取配置文件，請參考：

（1）深入jar包：從jar包中讀取資源文件?? ? ?

? ? ?http://www.iteye.com/topic/483115

（2）讀取jar內(nèi)資源文件? ? ?

? ? ?http://heipark.iteye.com/blog/1439114

（3）Java相對路徑讀取資源文件?? ?

? ? ? ? ?http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/265821/

（4）Java加載資源文件時的路徑問題???

? ? ? ? ?http://www.cnblogs.com/lmtoo/archive/2012/10/18/2729272.html

? ? ? ? ?如何優(yōu)雅讀取properties文件

? ? ? ? ?http://blogread.cn/it/article/3262?f=wb

注意：

不能先?getResource() ?獲取路徑然后讀取內(nèi)容，

因為".../ResourceJar.jar!/resource/...."并不是文件資源定位符的格式。

所以，如果jar包中的類源代碼用File f=new File(相對路徑);的形式，是不可能定位到文件資源的。

這也是為什么源代碼打包成jar文件后，調(diào)用jar包時會報出FileNotFoundException的癥結(jié)所在了。

但可以通過Class類的getResourceAsStream()方法來直接獲取文件內(nèi)容?，

這種方法是如何讀取jar中的資源文件的，這一點對于我們來說是透明的。

而且?getResource() 和?getResourceAsStream() 在 maven 項目下對于相對、絕對路徑的尋找規(guī)則貌似還不一樣：

System.out.println(QQWryFile.class.getResource("/qqwry.dat").getFile());?

System.out.println(QQWryFile.class.getClassLoader().getResourceAsStream("/qqwry.dat"));
System.out.println(QQWryFile.class.getClassLoader().getResourceAsStream("qqwry.dat"));

System.out.println(QQWryFile.class.getResourceAsStream("/qqwry.dat"));
System.out.println(QQWryFile.class.getResourceAsStream("qqwry.dat"));

TIPS：Class和ClassLoader的getResourceAsStream()方法的區(qū)別：

這兩個方法還是略有區(qū)別的， 以前一直不加以區(qū)分，直到今天發(fā)現(xiàn)要寫這樣的代碼的時候運(yùn)行?
錯誤， 才把這個問題澄清了一下。?

基本上，兩個都可以用于從 classpath 里面進(jìn)行資源讀取， ?classpath包含classpath中的路徑?
和classpath中的jar。?

兩個方法的區(qū)別是資源的定義不同， 一個主要用于相對與一個object取資源，而另一個用于取相對于classpath的?
資源，用的是絕對路徑。?

在使用Class.getResourceAsStream 時， 資源路徑有兩種方式， 一種以 / 開頭，則這樣的路徑是指定絕對?
路徑， 如果不以 / 開頭， 則路徑是相對與這個class所在的包的。?

在使用ClassLoader.getResourceAsStream時， 路徑直接使用相對于classpath的絕對路徑。?

舉例，下面的三個語句，實際結(jié)果是一樣的：

com.explorers.Test.class.getResourceAsStream("abc.jpg") = com.explorers.Test.class.getResourceAsStream("/com/explorers/abc.jpg") = ClassLoader.getResourceAsStream("com/explorers/abc.jpg")

http://macrochen.iteye.com/blog/293918

http://blogread.cn/it/article/3262?f=wb

轉(zhuǎn)發(fā):https://my.oschina.net/leejun2005/blog/95186

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MapReduce 中的两表 join 几种方案简介的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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