map join：
map side join 是針對一下場景進行的優化。兩個待連線的表中，有乙個表非常大，而另乙個非常小，以至於小表可以直接存放到記憶體中。這樣，我們可以將小表複製多份，讓每乙個map task記憶體中存在乙份（比如放在hash table中），然後只掃瞄大表：對於大表中的每一條記錄key/value，在hash table中查詢是否具有相同key的記錄，入股有，則連線後輸出即可。
場景：mapjoin 適用於有乙份資料較小的連線情況。
做法：直接將較小的資料載入到記憶體中，按照連線的關鍵字建立索引，大份資料作為maptask的輸入資料對 map()方法的每次輸入都去記憶體當中直接去匹配連線。然後把連線結果按 key 輸出，這種方法要使用 hadoop中的 distributedcache 把小份資料分布到各個計算節點，每個 maptask 執行任務的節點都需要載入該資料到記憶體，並且按連線關鍵字建立索引。
reduce join
在map階段，map函式同時讀取兩個檔案file1和file2，為了區分兩種**key/value資料對，沒條資料打乙個標籤（tag），比如：tag=0表示來自檔案file1，tag=2表示來自檔案file2。
在map階段, 把關鍵字作為key輸出，並在value中標記出資料是來自data1還是data2。因為在shuffle階段已經自然按key分組，reduce階段，判斷每乙個value是來自data1還是data2,在內部分成2組，做集合的乘積。
這種方法有2個問題：
map階段沒有對資料**，shuffle的網路傳輸和排序效能很低。
reduce端對2個集合做乘積計算，很耗記憶體，容易導致oom。
如何使用MapReduce實現兩表的join
map join map side join 是針對一下場景進行的優化。兩個待連線的表中，有乙個表非常大，而另乙個非常小，以至於小表可以直接存放到記憶體中。這樣，我們可以將小表複製多份，讓每乙個map task記憶體中存在乙份 比如放在hash table中 然後只掃瞄大表 對於大表中的每一條記錄k...
如何使用MapReduce實現兩表的join
map join map side join 是針對一下場景進行的優化。兩個待連線的表中，有乙個表非常大，而另乙個非常小，以至於小表可以直接存放到記憶體中。這樣，我們可以將小表複製多份，讓每乙個map task記憶體中存在乙份 比如放在hash table中 然後只掃瞄大表 對於大表中的每一條記錄k...
MapReduce多重MR如何實現
判斷output資料夾是否存在，如果存在則刪除 path path new path otherargs 1 取第1個表示輸出目錄引數 第0個引數是輸入目錄 filesystem filesystem path.getfilesystem conf 根據path找到這個檔案 if filesyste...