用Hive一句话搞定的，可是有时必需要用mapreduce 方法介绍 . 概述 在传统数据库 如：MYSQL 中，JOIN操作是很常见且很耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作。相同常见且耗时，因为Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法。然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。 . 常见的join方法介绍 ...
2017-08-07 11:14 1 3214 推荐指数：
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 ...
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 ...
前段时间有一个业务需求，要在外网商品（TOPB2C）信息中加入 联营自营 识别的字段。但存在的一个问题是，商品信息 和 自营联营标示数据是 两份数据；商品信息较大，是存放在hbase中。他们之前唯一的关联是url。所以考虑用url做key将两者做join，将 联营自营标识 信息加入的商品信息中 ...
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 ...
MapReduce是Google在2004年发表的论文《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》中提出的一个用于分布式的用于大规模数据处理的编程模型。 原理 MapReduce将数据的处理分成了两个步骤，Map ...
之前通常都是使用SQL直接从数据库中取出表1和表2关联查询后的数据，只需要用一个JOIN就可以了，非常方便。近日遇到一种情况，两个表中的数据已经取到代码中，需要在代码中将这两个表关联起来，并得到它们横向拼在一起之后的完整数据。 如：表1--商品信息表（dtHead），存放商品的ID和名称，表结构 ...
课程链接：Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 1.MapReduce原理 分而治之，一个大任务分成多个小的子任务（map），并行执行后，合并结果（reduce） 问题1:1000副扑克牌少哪一张牌（去掉大小王） 问题2:100GB的网站访问日志文件，找出访问次数最多的IP地址 ...
