mapreduce中Join操作的输出



我正在执行map reduce中的连接操作。我屈服于用分隔符(逗号)分隔值的两个文件。我可以通过在一个公共实体上执行连接操作,将两个输入文件中的输出放在一个文件中。

下面是map reduce代码:

public class EmpMapReduce {
public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>     
        {
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException
                {
        String tokens [] = value.toString().split(",");
        String empid = tokens[0];
        String val = "";
        if(tokens.length != 0)
         {
            for (int cnt = 1; cnt < tokens.length; cnt++)
               {    
               val = val + tokens[cnt] + "t";
            }
        }
        context.write(new Text(empid), new Text(val));
    }
   }
  public static class MyReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>
         {
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values,
            Context context) throws IOException, InterruptedException
               {
            String str = "";
        for (Text val : values) 
                     {
            str = str + val.toString() + "t";
         }
         context.write(key, new Text (str));
     }
  }
  public static void main(String[] args) throws Exception 
        {
    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args)
            .getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 3) {
        System.err.println("Usage: EmpMapReduce <in1> <in2> <out>");
        System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "EmpMapReduce");

    job.setJarByClass(EmpMapReduce.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setReducerClass(MyReducer.class);
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(Text.class);
    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(Text.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[2]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
   }
以下是我使用的两个输入文件内容:
100,name100,10
101,name101,11
102,name102,12
103,name103,13
104,name104,14
105,name105,15
106,name106,16
107,name107,17

第二个输入文件:

100,100000
101,200000
102,300000
103,400000
104,500000
105,600000
106,700000
107,800000

我得到如下输出:

100,name100,10,100000
101,200000,name101,11
102,name102,12,300000
103,400000,name103,13
104,name104,14,500000
105,600000,name105,15
106,name106,16,700000
107,800000,name107,17

现在我关心的是为什么我得到这样的输出:

100,name100,10,100000
101,200000,name101,11
第一行数据中的

首先从一个输入文件复制,然后从另一个输入文件复制。但是第二行是相反的。我想不出怎样才能使每一行数据的顺序保持一致。

另一个问题是:

一旦我在所有行中以特定顺序获得数据,我就可以执行各种操作,例如:替换name100 -> somenewname或在每行末尾添加新的逗号分隔值,该值等于该行先前所有值的总和

两个映射器的输出到达reducer的顺序未指定。所以你需要一些方法在减速机中识别它们。

一个简单的解决方案是:

  • 有两个映射器,每个输入
  • 一个映射器
  • 每个映射器输出"[type]:[rest of value]"的值
  • 假设你有两种类型(用户,事务),现在每一种都被识别。
  • 现在在您的减速器(抱歉伪代码):

void reduce(..) {
  String user = "";
  String trans = "";
  for(value: values) {
    (type, payload) = value.split();
    if (type == "user") user = payload;
    if (type == "transaction") transaction = payload;
  }
  context.write(user + "t" + transaction);
}

对于Matthew的解决方案,您可能需要将此放入循环中以等待设置的所有值以获得正确的结果:

if(!user.equals("") && !trans.equals("")){
       str = str + user+ "t" + trans+ "t";
}

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