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操作

需求

    现有两张，一张是产品信息表，一张是订单表。订单表中只表存了产品ID，如果想要查出订单以及产品的相关信息就必须使用关联。

实现

    根据MapReduce特性，大家都知道在reduce端，相同key的key，value对会被放到同一个reduce方法中(不设置partition的话)。
    利用这个特点我们可以轻松实现join操作，请看下面示例。

产品表

ID	brand	model
p0001	苹果	iphone11 pro max
p0002	华为	p30
p0003	小米	mate10

订单表

id	name	address	produceID	num
00001	kris	深圳市福田区	p0001	1
00002	pony	深圳市南山区	p0001	2
00003	jack	深圳市坂田区	p0001	3

假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在HDFS中，需要用mapreduce程序来实现一下SQL查询运算:

select a.id,a.name,a.address,a.num from t_orders a join t_products on a.productID=b.ID

MapReduce实现思路

    通过将关联的条件(prodcueID)作为map输出的key，将两表满足join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个
    reduce task，在reduce中进行数据的串联

实现方式一-reduce端join

定义一个Bean

public class RJoinInfo implements Writable{
    private String customerName="";
    private String customerAddr="";
    private String orderID="";
    private int orderNum;
    private String productID="";
    private String productBrand="";
    private String productModel="";
//    0是产品，1是订单
    private int flag;
    
    setter/getter

编写Mapper

public class RJoinMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,RJoinInfo> {
    private static Logger logger = LogManager.getLogger(RJoinMapper.class);
    private RJoinInfo rJoinInfo = new RJoinInfo();
    private Text k = new Text();
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//        输入方式支持很多中包括数据库等等。这里用的是文件，因此可以直接强转为文件切片
        FileSplit fileSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();
//        获取文件名称
        String name = fileSplit.getPath().getName();
        logger.info("splitPathName:"+name);

        String line = value.toString();
        String[] split = line.split("\t");


        String productID = "";

            if(name.contains("product")){
                productID = split[0];
                String setProductBrand = split[1];
                String productModel = split[2];

                rJoinInfo.setProductID(productID);
                rJoinInfo.setProductBrand(setProductBrand);
                rJoinInfo.setProductModel(productModel);
                rJoinInfo.setFlag(0);
            }else if(name.contains("orders")){
                String orderID = split[0];
                String customerName = split[1];
                String cutsomerAddr = split[2];
                productID = split[3];
                String orderNum = split[4];

                rJoinInfo.setProductID(productID);
                rJoinInfo.setCustomerName(customerName);
                rJoinInfo.setCustomerAddr(cutsomerAddr);
                rJoinInfo.setOrderID(orderID);
                rJoinInfo.setOrderNum(Integer.parseInt(orderNum));
                rJoinInfo.setFlag(1);
            }

        k.set(productID);
        context.write(k,rJoinInfo);
    }
}

代码解释，这里根据split的文件名，判断是products还是orders，
然后根据是product还是orders获取不同的数据，最用都以productID为Key发送给Reduce端

编写Reducer

public class RJoinReducer extends Reducer<Text,RJoinInfo,RJoinInfo,NullWritable> {
    private static Logger logger = LogManager.getLogger(RJoinReducer.class);
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<RJoinInfo> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        List<RJoinInfo> orders = new ArrayList<>();

        String productID = key.toString();
        logger.info("productID:"+productID);
        RJoinInfo rJoinInfo = new RJoinInfo();

        for (RJoinInfo value : values) {
            int flag = value.getFlag();
            if (flag == 0) {
//                产品
                try {
                    BeanUtils.copyProperties(rJoinInfo,value);
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    logger.error(e.getMessage());
                } catch (InvocationTargetException e) {
                    logger.error(e.getMessage());
                }
            }else {
//                订单
                RJoinInfo orderInfo = new RJoinInfo();
                try {
                    BeanUtils.copyProperties(orderInfo,value);
                } catch (IllegalAccessException e) {
                    logger.error(e.getMessage());
                } catch (InvocationTargetException e) {
                    logger.error(e.getMessage());
                }
                orders.add(orderInfo);
            }
        }

        for (RJoinInfo order : orders) {
            rJoinInfo.setOrderNum(order.getOrderNum());
            rJoinInfo.setOrderID(order.getOrderID());
            rJoinInfo.setCustomerName(order.getCustomerName());
            rJoinInfo.setCustomerAddr(order.getCustomerAddr());

//          只输出key即可，value可以使用nullwritable
            context.write(rJoinInfo,NullWritable.get());
        }
    }
}

代码解释:根据productID会分为不同的组发到reduce端，reduce端拿到后一组数据后，其中有一个产品对象和多个订单对象。
遍历每一个对象，根据flag区分产品和订单。保存产品对象，获取每个订单对象到一个集合中。当我们对每个对象都分好
类后，遍历订单集合将订单和产品信息集合，然后输出。

注意:我们这里效率虽然不是最高的，主要是想说明join的思路。

编写Driver

public class RJoinDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        Configuration conf = new Configuration();
//        conf.set("mapreduce.framework.name","yarn");
//        conf.set("yarn.resourcemanager.hostname","server1");
//        conf.set("fs.defaultFS","hdfs://server1:9000");
        conf.set("mapreduce.framework.name","local");
        conf.set("fs.defaultFS","file:///");

        Job job = Job.getInstance(conf);

//       如果是本地运行，可以不用设置jar包的路径，因为不用拷贝jar到其他地方
        job.setJarByClass(RJoinDriver.class);
//        job.setJar("/Users/kris/IdeaProjects/bigdatahdfs/target/rjoin.jar");

        job.setMapperClass(RJoinMapper.class);
        job.setReducerClass(RJoinReducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(RJoinInfo.class);
        job.setOutputKeyClass(RJoinInfo.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("/Users/kris/Downloads/rjoin/input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/Users/kris/Downloads/rjoin/output"));

        boolean waitForCompletion = job.waitForCompletion(true);
        System.out.println(waitForCompletion);
    }
}

==上面实现的这种方式有个缺点，就是join操作是在reduce阶段完成的，reduce端的处理压力太大，map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在reduce阶段极易产生数据倾斜==

实现方式二-map端join

    这种方式适用于关联表中有小表的情形:
    可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join操作并输出结果，
    可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度。

编写Mapper

    在Mapper端我们一次性加载数据或者用Distributedbache将文件拷贝到每一个运行的maptask的节点上加载

    这里我们使用第二种，在mapper类中定义好小表进行join

static class RjoinMapper extends Mapper<LongWritable,Text,RJoinInfo,NullWritable>{

        private static Map<String, RJoinInfo> productMap = new HashMap<>();

//      在循环调用map方法之前会先调用setup方法。因此我们可以在setup方法中，先对文件进行处理
        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

            //通过这几句代码可以获取到cache file的本地绝对路径，测试验证用
            URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
            System.out.println(Arrays.toString(new URI[]{cacheFiles[0]}));

//          直接指定名字，默认在工作文件夹的目录下查找 1⃣
            try (BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("products.txt")))){

                String line;
                while ((line = bufferedReader.readLine())!=null){
                    String[] split = line.split("\t");
                    String productID = split[0];
                    String setProductBrand = split[1];
                    String productModel = split[2];

                    RJoinInfo rJoinInfo = new RJoinInfo();
                    rJoinInfo.setProductID(productID);
                    rJoinInfo.setProductBrand(setProductBrand);
                    rJoinInfo.setProductModel(productModel);
                    rJoinInfo.setFlag(0);
                    productMap.put(productID, rJoinInfo);
                }
            }

            super.setup(context);
        }

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            FileSplit fileSplit = (FileSplit)context.getInputSplit();

            String name = fileSplit.getPath().getName();

            if (name.contains("orders")) {
                String line = value.toString();

                String[] split = line.split("\t");
                String orderID = split[0];
                String customerName = split[1];
                String cutsomerAddr = split[2];
                String productID = split[3];
                String orderNum = split[4];

                RJoinInfo rJoinInfo = productMap.get(productID);
                rJoinInfo.setProductID(productID);
                rJoinInfo.setCustomerName(customerName);
                rJoinInfo.setCustomerAddr(cutsomerAddr);
                rJoinInfo.setOrderID(orderID);
                rJoinInfo.setOrderNum(Integer.parseInt(orderNum));
                rJoinInfo.setFlag(1);

                context.write(rJoinInfo, NullWritable.get());
            }
        }
    }

代码解释:这里我们又重写了一个setup()方法，这个方法会在执行map()方法前先执行，因此我们可以在这个方法中事先加载好数据。
在上述代码中，我们直接指定名字就拿到了product.txt文件，这个究竟这个文件是怎么复制在maptask的节点上的呢，还要看下面的driver

编写Driver

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException, URISyntaxException {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("mapreduce.framework.name","local");
        conf.set("fs.defaultFS","file:///");

        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(RJoinDemoInMapDriver.class);

        job.setMapperClass(RjoinMapper.class);
        job.setOutputKeyClass(RJoinInfo.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("/Users/kris/Downloads/rjoin/input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/Users/kris/Downloads/rjoin/output2"));

//        指定需要缓存一个文件到所有的maptask运行节点工作目录
//        job.addFileToClassPath(); 将普通文件缓存到task运行节点的classpath下
//        job.addArchiveToClassPath();缓存jar包到task运行节点的classpath下
//        job.addCacheArchive();缓存压缩包文件到task运行节点的工作目录
//        job.addCacheFile();将普通文件 1⃣
        job.addCacheFile(new URI("/Users/kris/Downloads/rjoin/products.txt"));

//      设置reduce的数量为0
        job.setNumReduceTasks(0);


        boolean waitForCompletion = job.waitForCompletion(true);
        System.out.println(waitForCompletion);

    }

代码解释:上述Driver中，我们通过job.addCacheFile()指定了一个URI本地地址，运行时mapreduce就会将这个文件拷贝到maptask的运行工作目录中。

好啦～本期分享代码量偏多，主要是想分享如何使用mapreduce进行join操作的思路。下一篇我会再讲一下计算共同好友的思路以及代码～

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