[大数据]MapReduce Join应用 Map Join

一、概述

1. 使用场景

Map Join适用于一张表十分小、一张表很大的场景。

2. 优点

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。

3. 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Driver驱动类中加载缓存。

//缓存普通文件到Task运行节点。
job.addCacheFile(new URI("file:///e:/cache/pd.txt"));
//如果是集群运行,需要设置HDFS路径
job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop102:8020/cache/pd.txt"));

二、Map Join案例实操

1. 需求

同：https://blog.csdn.net/mengxianglong123/article/details/119506147

2. 需求分析

3. 代码实现

（1）先在MapJoinDriver驱动类中添加缓存文件

package com.atguigu.mapreduce.mapjoin;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
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;
import java.net.URISyntaxException;

public class MapJoinDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        // 1 获取job信息
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        // 2 设置加载jar包路径
        job.setJarByClass(MapJoinDriver.class);
        // 3 关联mapper
        job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);
        // 4 设置Map输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
        // 5 设置最终输出KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 加载缓存数据
        job.addCacheFile(new URI("file:///D:/input/tablecache/pd.txt"));
        // Map端Join的逻辑不需要Reduce阶段，设置reduceTask数量为0
        job.setNumReduceTasks(0);

        // 6 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\output"));
        // 7 提交
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

（2）在MapJoinMapper类中的setup方法中读取缓存文件

package com.atguigu.mapreduce.mapjoin;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

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

    private Map<String, String> pdMap = new HashMap<>();
    private Text text = new Text();

    //任务开始前将pd数据缓存进pdMap
    @Override
    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //通过缓存文件得到小表数据pd.txt
        URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
        Path path = new Path(cacheFiles[0]);

        //获取文件系统对象,并开流
        FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
        FSDataInputStream fis = fs.open(path);

        //通过包装流转换为reader,方便按行读取
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis, "UTF-8"));

        //逐行读取，按行处理
        String line;
        while (StringUtils.isNotEmpty(line = reader.readLine())) {
            //切割一行    
//01	小米
            String[] split = line.split("\t");
            pdMap.put(split[0], split[1]);
        }

        //关流
        IOUtils.closeStream(reader);
    }

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

        //读取大表数据    
//1001	01	1
        String[] fields = value.toString().split("\t");

        //通过大表每行数据的pid,去pdMap里面取出pname
        String pname = pdMap.get(fields[1]);

        //将大表每行数据的pid替换为pname
        text.set(fields[0] + "\t" + pname + "\t" + fields[2]);

        //写出
        context.write(text,NullWritable.get());
    }
}