MR中Join方案

####MR中Join方案 与传统数据一样在MR中的join操作也是一项耗时的操作,但是我们可以根据MR 的设计思想对其进行优化。
#######Reduce side join
这是最简单的一种形式,主要思想:
在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标签(tag),比如:tag=0表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2。即:map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。
在reduce阶段,reduce函数获取key相同的来自File1和File2文件的value list, 然后对于同一个key,对File1和File2中的数据进行join(笛卡尔乘积)。即:reduce阶段进行实际的连接操作。这种形式主要是利用hadoop mr 的框架机制。

#######Map side join
reduce side join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中。Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输。
Map side join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表非常大,而另一个表非常小,以至于小表可以直接存放到内存中。这样,我们可以将小表复制多份,让每个map task内存中存在一份(比如存放到hash table中),然后只扫描大表:对于大表中的每一条记录key/value,在hash table中查找是否有相同的key的记录,如果有,则连接后输出即可。
为了支持文件的复制,
Hadoop提供了一个类DistributedCache,使用该类的方法如下:
(1)用户使用静态方法DistributedCache.addCacheFile(URI)指定要复制的文件。JobTracker在作业启动之前会获取这个URI列表,并将相应的文件拷贝到各个TaskTracker的本地磁盘上。
(2)用户使用DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法获取文件目录,并使用标准的文件读写API读取相应的文件。
如果足够小 也可以 放在context里面(不推荐)
#######Semi Join
Semi Join,也叫半连接,是从分布式数据库中借鉴过来的方法。它的产生动机是:对于reduce side join,跨机器的数据传输量非常大,这成了join操作的一个瓶颈,如果能够在map端过滤掉不会参加join操作的数据,则可以大大节省网络IO。
实现方法很简单:选取一个小表,假设是File1,将其参与join的key抽取出来,保存到文件File3中,File3文件一般很小,可以放到内存中。在map阶段,使用DistributedCache将File3复制到各个TaskTracker上,然后将File2中不在File3中的key对应的记录过滤掉,剩下的reduce阶段的工作与reduce side join相同。
#######reduce side join + BloomFilter
在某些情况下,SemiJoin抽取出来的小表的key集合在内存中仍然存放不下,这时候可以使用BloomFiler以节省空间。
BloomFilter最常见的作用是:判断某个元素是否在一个集合里面。它最重要的两个方法是:add() 和contains()。最大的特点是不会存在 false negative,即:如果contains()返回false,则该元素一定不在集合中,但会存在一定的 false positive,即:如果contains()返回true,则该元素一定可能在集合中。因而可将小表中的key保存到BloomFilter中,在map阶段过滤大表,可能有一些不在小表中的记录没有过滤掉(但是在小表中的记录一定不会过滤掉),这没关系,只不过增加了少量的网络IO而已。
#######二次排序 在Hadoop中,默认情况下是按照key进行排序,如果要按照value进行排序怎么办?即:对于同一个key,reduce函数接收到的value list是按照value排序的。这种应用需求在join操作中很常见,比如,希望相同的key中,小表对应的value排在前面。
有两种方法进行二次排序,分别为:buffer and in memory sort和 value-to-key conversion。 对于buffer and in memory sort,主要思想是:在reduce()函数中,将某个key对应的所有value保存下来,然后进行排序。 这种方法最大的缺点是:可能会造成out of memory。
对于value-to-key conversion,主要思想是:将key和部分value拼接成一个组合key(实现WritableComparable接口或者调用setSortComparatorClass函数),这样reduce获取的结果便是先按key排序,后按value排序的结果,需要注意的是,用户需要自己实现Paritioner,以便只按照key进行数据划分。
Hadoop显式的支持二次排序,在Configuration类中有个setGroupingComparatorClass()方法,可用于设置排序group的key值 实际工作多数情况下,会采用第一种,reduce side join 简单 安全 。。。。