大数据-Hadoop-MapReduce-Join流程

MapReduce 计算流程

对于MapReduce的Group by - count流程大家都比较熟悉，Map阶段分组，Reduce阶段排序，但是Join操作时具体怎么样的流程我们知道的相对较少。

本文主要介绍Join 操作、 Left join操作等的流程，并且举一些数据样例做展示。

内连接Join

MapReduce是一种用于大规模数据集处理的编程模型，它包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被分割成多个独立的数据块，然后每个数据块被独立地处理并生成中间输出结果。在Reduce阶段，所有的中间输出结果被聚合成最终的输出结果。

在MapReduce中执行两张表的join操作可以通过以下步骤完成：

1. Map阶段：Map阶段的任务是处理输入数据并产生一些中间结果。在这个阶段，每一行输入数据都会被处理。对于join操作，Map函数会读取两个输入表的所有行，并为每一行生成一个键值对。键是join列的值，值是该行的其余部分。同时，为了区分来自不同表的数据，通常会在值中包含一些元数据，例如表的标识符。
2. Shuffle阶段：在Map阶段结束后，MapReduce框架会自动将所有具有相同键的键值对发送到同一个Reduce任务。这个过程被称为Shuffle。在这个过程中，所有的键值对都会被按键排序，然后被发送到适当的Reduce任务。
3. Reduce阶段：在Reduce阶段，每个Reduce任务会接收到一组具有相同键的键值对。对于join操作，Reduce函数会接收到所有具有相同join列值的行，并将它们组合在一起。Reduce函数会遍历这些行，并根据元数据将它们分配到正确的输出行。

这是一个简单的例子：

假设我们有两个表，一个是用户表(User)，另一个是订单表(Order)，我们想要根据用户ID进行join操作。

• User表：

• Order表：

首先，Map函数会处理这两个表的所有行，并生成以下的键值对：

• User表的键值对：{(1, (User, Alice)), (2, (User, Bob))}
• Order表的键值对：{(1, (Order, 1, Apple)), (2, (Order, 2, Banana)), (1, (Order, 3, Cherry))}

然后，MapReduce框架会将所有具有相同键的键值对发送到同一个Reduce任务。在这个例子中，Reduce任务会接收到以下的键值对：

• 键为1的键值对：{(1, (User, Alice)), (1, (Order, 1, Apple)), (1, (Order, 3, Cherry))}
• 键为2的键值对：{(2, (User, Bob)), (2, (Order, 2, Banana))}

最后，Reduce函数会处理这些键值对，并生成join后的结果：

• 键为1的结果：{(1, Alice, 1, Apple), (1, Alice, 3, Cherry)}
• 键为2的结果：{(2, Bob, 2, Banana)}

这就是在MapReduce中执行两张表的join操作的基本过程。请注意，这只是一个简单的例子，实际的过程可能会更复杂，例如需要处理数据分布不均或者数据倾斜的问题。

左连接 left join

在MapReduce中执行左连接（Left Join）操作也可以，我们还是使用上述的用户表(User)和订单表(Order)的例子，但这次我们将执行左连接操作，也就是说，我们需要保留User表中的所有行，即使它们在Order表中没有匹配的行。

• User表：

• Order表：

首先，Map函数会处理这两个表的所有行，并生成以下的键值对：

• User表的键值对：{(1, (User, Alice)), (2, (User, Bob)), (3, (User, Charlie))}
• Order表的键值对：{(1, (Order, 1, Apple)), (2, (Order, 2, Banana)), (1, (Order, 3, Cherry))}

然后，MapReduce框架会将所有具有相同键的键值对发送到同一个Reduce任务。在这个例子中，Reduce任务会接收到以下的键值对：

• 键为1的键值对：{(1, (User, Alice)), (1, (Order, 1, Apple)), (1, (Order, 3, Cherry))}
• 键为2的键值对：{(2, (User, Bob)), (2, (Order, 2, Banana))}
• 键为3的键值对：{(3, (User, Charlie))}

最后，Reduce函数会处理这些键值对，并生成左连接后的结果：

• 键为1的结果：{(1, Alice, 1, Apple), (1, Alice, 3, Cherry)}
• 键为2的结果：{(2, Bob, 2, Banana)}
• 键为3的结果：{(3, Charlie, NULL, NULL)}

这就是在MapReduce中执行左连接操作的基本过程。你可以看到，即使Charlie在Order表中没有匹配的行，他仍然出现在了结果中，这就是左连接的特点。

感受

常见的教程一般以排序为例讲述mapreduce的工作机理，但是其实写sql时更常见的是使用join操作
所以了解join的作用机理对我们很有帮助