一、Mapjoin案例 1.需求:有兩個文件,分別是訂單表、商品表, 訂單表有三個屬性分別為訂單時間、商品id、訂單id(表示內容量大的表), 商品表有兩個屬性分別為商品id、商品名稱(表示內容量小的表,用於加載到內存), 要求結果文件為在訂單表中的每一行最后添加商品id ...
目錄 使用場景 優點 具體辦法:采用DistributedCache 案例 需求分析 代碼實現 使用場景 Map Join 適用於一張表十分小 一張表很大的場景。 優點 思考:在Reduce 端處理過多的表,非常容易產生數據傾斜。怎么辦 在Map端緩存多張表,提前處理業務邏輯,這樣增加Map 端業務,減少Reduce 端數據的壓力,盡可能的減少數據傾斜。 具體辦法:采用DistributedCa ...
2020-08-17 13:21 2 517 推薦指數:
一、Mapjoin案例 1.需求:有兩個文件,分別是訂單表、商品表, 訂單表有三個屬性分別為訂單時間、商品id、訂單id(表示內容量大的表), 商品表有兩個屬性分別為商品id、商品名稱(表示內容量小的表,用於加載到內存), 要求結果文件為在訂單表中的每一行最后添加商品id ...
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1.需求 推薦好友的好友 圖1: 2.解決思路 3.代碼 3.1MyFoF類代碼 說明: 該類定義了所加載的配置,以及執行的map,reduce程序所需要加載 ...
MapReduce計算共同好友 算法 代碼演示 由上可知,此次計算由兩步組 ...
一、MapReduce案例-流量統計 源數據 源代碼 1: 需求一: 統計求和 統計每個手機號的上行數據包總和,下行數據包總和,上行總流量之和,下行總流量之和 分析:以手機號碼作為key值,上行流量,下行流量,上行總流量,下行總流量四個字段作為value值,然后以這個key,和value ...
@ 目錄 Reduce Join原理 案例實操 需求分析 MR分析 MR實現 ReduceJoin 代碼實現 Reduce Join原理 Map端的主要工作:為來自不同表或文件的key/value對,打標簽 ...
目錄 一、數據樣例 二、需求 三、分析 四、代碼實現 一、數據樣例 文件一:one.txt 文件二:two.txt 文件三:three.txt 二、需求 無論hdfs還是mapreduce ...
目錄[-] 分析MapReduce執行過程 Mapper任務的執行過程詳解 Reducer任務的執行過程詳解 鍵值對的編號 例子:求每年最高氣溫 對分析的驗證 分析MapReduce執行過程 MapReduce運行 ...