hadoop实例---多表关联

内容导读

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内容图文

多表关联和单表关联类似，它也是通过对原始数据进行一定的处理，从其中挖掘出关心的信息。如下 输入的是两个文件，一个代表工厂表，包含工厂名列和地址编号列；另一个代表地址表，包含地址名列和地址编号列。要求从输入数据中找出工厂名和地址名的对应关系，

多表关联和单表关联类似，它也是通过对原始数据进行一定的处理，从其中挖掘出关心的信息。如下

输入的是两个文件，一个代表工厂表，包含工厂名列和地址编号列；另一个代表地址表，包含地址名列和地址编号列。要求从输入数据中找出工厂名和地址名的对应关系，输出工厂名-地址名表

样本如下：

factory:

factoryname addressed
Beijing Red Star 1
Shenzhen Thunder 3
Guangzhou Honda 2
Beijing Rising 1
Guangzhou Development Bank 2
Tencent 3
Back of Beijing 1

address:

addressID addressname
1 Beijing
2 Guangzhou
3 Shenzhen
4 Xian

结果：

factoryname     addressname
Beijing Red Star        Beijing
Beijing Rising  Beijing
Bank of Beijing         Beijing
Guangzhou Honda         Guangzhou
Guangzhou Development Bank      Guangzhou
Shenzhen Thunder        Shenzhen
Tencent         Shenzhen

代码如下：

import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class MTjoin {
    public static int time = 0;
    /*
     * 在map中先区分输入行属于左表还是右表，然后对两列值进行分割，
     * 保存连接列在key值，剩余列和左右表标志在value中，最后

输出 */ public static class Map extends Mapper { // 实现map函数 public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString();// 每行文件 String relationtype = new String();// 左右表标识 // 输入文件首行，不处理 if (line.contains("factoryname") == true || line.contains("addressed") == true) { return; } // 输入的一行预处理文本 StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line); String mapkey = new String(); String mapvalue = new String(); int i = 0; while (itr.hasMoreTokens()) { // 先读取一个单词 String token = itr.nextToken(); // 判断该地址ID就把存到"values[0]" if (token.charAt(0) >= '0' && token.charAt(0) <= '9') { mapkey = token; if (i > 0) { relationtype = "1"; } else { relationtype = "2"; } continue; } // 存工厂名 mapvalue += token + " "; i++; } // 输出左右表 context.write(new Text(mapkey), new Text(relationtype + "+"+ mapvalue)); } } /* * reduce解析map输出，将value中数据按照左右表分别保存， 　　* 然后求出笛卡尔积，并输出。 */ public static class Reduce extends Reducer { // 实现reduce函数 public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 输出表头 if (0 == time) { context.write(new Text("factoryname"), new Text("addressname")); time++; } int factorynum = 0; String[] factory = new String[10]; int addressnum = 0; String[] address = new String[10]; Iterator ite = values.iterator(); while (ite.hasNext()) { String record = ite.next().toString(); int len = record.length(); int i = 2; if (0 == len) { continue; } // 取得左右表标识 char relationtype = record.charAt(0); // 左表 if ('1' == relationtype) { factory[factorynum] = record.substring(i); factorynum++; } // 右表 if ('2' == relationtype) { address[addressnum] = record.substring(i); addressnum++; } } // 求笛卡尔积 if (0 != factorynum && 0 != addressnum) { for (int m = 0; m < factorynum; m++) { for (int n = 0; n < addressnum; n++) { // 输出结果 context.write(new Text(factory[m]), new Text(address[n])); } } } } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); // 这句话很关键 // conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001"); //可使用args // String[] ioArgs = new String[] { "MTjoin_in", "MTjoin_out" }; String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: Multiple Table Join "); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "Multiple Table Join"); job.setJarByClass(MTjoin.class); // 设置Map和Reduce处理类 job.setMapperClass(Map.class); job.setReducerClass(Reduce.class); // 设置输出类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); // 设置输入和输出目录 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

 javac -classpath hadoop-core-1.1.2.jar:/opt/hadoop-1.1.2/lib/commons-cli-1.2.jar -d firstProject firstProject/MTJoin.java

jar -cvf MTJoin.jar -C firstProject/ .     

删除已经存在的output

hadoop fs -rmr output

hadoop fs -mkdir input

hadoop fs -put factory input

 hadoop fs -put address input

运行

hadoop jar  MTJoin.jar MTJoin input output

查看结果

 hadoop fs -cat output/part-r-00000

?

作者：a331251021 发表于2013-8-4 16:20:52 原文链接

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原文地址：hadoop实例---多表关联, 感谢原作者分享。

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的hadoop实例---多表关联全部内容，希望文章能够帮你解决hadoop实例---多表关联所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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