在关系型数据库中，要实现join操作是非常方便的，通过sql定义的join原语就可以实现。在hdfs存储的海量数据中，要实现join操作，可以通过HiveQL很方便地实现。不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作，本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作 ...

哈喽～各位小伙伴们中秋快乐，好久没更新新的文章啦，今天分享如何使用mapreduce进行join操作。 在离线计算中，我们常常不只是会对单一一个文件进行操作，进行需要进行两个或多个文件关联出更多数据，类似与sql中的join操作。 今天就跟大家分享一下如何在MapReduce中实现join ...

一、背景 MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join、Reduce端join还有半连接，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 ...

MapReduce Join 对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。 如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。 1 思路 1.1 reduce join ...

数据结构 customer表 ...

Python实现MapReduce 下面使用mapreduce模式实现了一个简单的统计日志中单词出现次数的程序: from functools import reduce from multiprocessing import Pool from collections import ...

一、原理分析 　　Mapreduce的处理过程，由于Mapreduce会在Map~reduce中，将重复的Key合并在一起，所以Mapreduce很容易就去除重复的行。Map无须做任何处理，设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行，也就是Map中最初处理的value即可 ...

今天在使用hadoop时遇到一个需求，要将具有一定关系的若干个大表进行合并join，乍看起来比较困难。但是仔细分析了一下，还是可以比较好的解决问题的。况且在海量数据处理中，这是一个非常普遍常见的需求。因此写下来和大家分享一下。如果哪为仁兄看后有更好的办法，咱们也可以切磋一下。欢迎拍砖 ...