MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,它的核心思想是将问题分解为多个小任务,这些小任务在集群中的各个节点上并行执行,单表关联和单表查询是MapReduce中常见的操作,它们通常涉及到对单个数据集进行复杂的分析或转换,具体分析如下:
1、需求描述
单表关联:从给出的childparent文本中通过计算输出grandchildgrandparent的关系。
单表查询:根据输入文件中的child字段和parent字段,推导出哪些用户具有child与grandparent关系。
2、设计思路
理解数据结构:首先要理解数据的结构,即如何表示child和parent之间的关系。
实现表的自连接:考虑到MapReduce的shuffle过程会将相同的key值放在一起,可以通过将map结果的key值设置成待连接的列来实现表的自连接。
连接列的设置:在map阶段将读入数据分割成child和parent之后,会将parent设置成key,child设置成value进行输出,并作为左表;再将同一对child和parent中的child设置成key,parent设置成value进行输出,作为右表。
结果整理:reduce阶段接收到连接的结果,其中每个key的valuelist就包含了grandchild和grandparent关系,取出每个key的valuelist进行解析,将左表中的child放入一个数组,右表中的parent放入一个数组,然后对两个数组求笛卡尔积就是最后的结果了。
3、实现步骤
map阶段:将读入数据分割成child和parent之后,将parent设置成key,child设置成value进行输出,并作为左表;再将同一对child和parent中的child设置成key,parent设置成value进行输出,作为右表,为了区分输出中的左右表,需要在输出的value中再加上左右表的信息。
reduce阶段:接收到连接的结果,其中每个key的valuelist就包含了"grandchildgrandparent"关系,取出每个key的valuelist进行解析,将左表中的child放入一个数组,右表中的parent放入一个数组,然后对两个数组求笛卡尔积就是最后的结果了。
4、关键代码
Mapper类:负责读取数据并将其分割成child和parent,然后按照左右表的要求进行输出。
Reducer类:负责接收mapper的输出,并对每个key的valuelist进行处理,最终得到grandchild和grandparent的关系。
5、实验环境和内容
环境配置:Linux Ubuntu 14.04、jdk7u75linuxx84、hadoop2.6.0cdh5.4.5等。
:编写MapReduce程序进行单表连接,查询出用户的间接好友关系。
MapReduce中的单表关联和单表查询是通过巧妙的设计和编程实现的,它们利用MapReduce的分布式处理能力,可以在大规模数据集上高效地执行复杂的数据处理任务,通过合理的设计和实现,可以在MapReduce框架下解决多种数据查询和关联问题。
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