前面的实例都是在数据上进行一些简单的处理，为进一步的操作打基础。单表关联这个实例要求从给出的数据中寻找到所关心的数据，它是对原始数据所包含信息的挖掘。下面进入这个实例。
1.实例描述
实例中给出child-parent表，要求输出grandchild-grandparent表。
样例输入：
file：
child parent
Tom Lucy
Tom Jack
Jone Lucy
Jone Jack
Lucy Mary
Lucy Ben
Jack Alice
Jack Jesse
Terry Alice
Terry Jesse
Philip Terry
Philip Alma
Mark Terry
Mark Alma
样例输出：
2.设计思路
分析这个实例，显然需要进行单表连接，连接的是左表的parent列和右表的child列，且左表和右表是同一个表。连接结果中除去连接的两列就是所需要的结果----grandchild，grandparent表。要用MapReduce实现这个实例，首先要考虑如何实现表的自连接，其次就是连接列的设置，最后是结果的整理。考虑到MapReduce的shuffle过程会将相同的key值放在一起，所以可以将Map结果的key值设置成待连接的列，然后列中相同的值自然就会连接在一起了。再与最开始的分析联系起来：要连接的是左表的parent列和右表的child列，且左表和右表是同一个表，所以在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，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中再加上左右表信息，比如在value的String最开始处加上字符1表示左表，字符2表示右表。这样在Map的结果中就形成了左表和右表，然后在shuffle过程中完成连接。在Reduce接收到的连接结果中，每个key的value-list就包含了grandchild和grandparent关系。取出每个key的value-list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.程序代码：
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 STjoin {
public static int time = 0;
// Map 将输入分割成child和parent，然后正序输出一次作为右表，反序输出一次作为左表，需要
// 注意的是在输出的value中必须加上左右表区别标志
public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
@Override
protected void map(Object key, Text value,Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// super.map(key, value, context);
String childname = new String();
String parentname = new String();
String relationtype = new String();
String line = value.toString();
int i=0;
while(line.charAt(i)!=' '){
i++;
}
String [] values = {line.substring(0,i),line.substring(i+1)};
if(values[0].compareTo("child") !=0 ){
childname = values[0];
parentname = values[1];
relationtype = "1"; // 左右表区分标志
context.write(new Text(values[1]), new Text(relationtype+"+"+childname+"+"+parentname)); // 左表
relationtype = "2";
context.write(new Text(values[0]), new Text(relationtype+"+"+childname+"+"+parentname)); // 右表
}
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// super.reduce(arg0, arg1, arg2);
if(time==0){ // 输出表头
context.write(new Text("grandchild"), new Text("grandparent"));
time++;
}
int grandchildnum = 0;
String grandchild[] = new String[10];
int grandparentnum = 0;
String grandparent[] = new String[10];
Iterator ite = values.iterator();
while(ite.hasNext()){
String record = ite.next().toString();
int len = record.length();
int i = 2;
if(len == 0) continue;
char relationtype = record.charAt(0);
String childname = new String();
String parentname = new String();
// 获取value-list中value的child
while(record.charAt(i)!='+'){
childname = childname + record.charAt(i);
i++;
}
i = i+1;
// 获取value-list中value的parent
while(i<len){
parentname = parentname+record.charAt(i);
i++;
}
// 左表，取出child放入grandchild
if(relationtype == '1'){
grandchild[grandchildnum] = childname;
grandchildnum++;
}else { // 右表，取出parent放入grandparent
grandparent[grandparentnum] = parentname;
grandparentnum++;
}
}
// grandchild 和 grandparent 数组求笛卡尔积
if(grandparentnum !=0 && grandchildnum !=0){
for(int m=0;m<grandchildnum;m++){
for(int n=0; n<grandparentnum;n++){
context.write(new Text(grandchild[m]), new Text(grandparent[n])); // 输出结果
}
}
}
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length!=2){
System.out.println("Usage:wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf,"sing table join");
job.setJarByClass(STjoin.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
}
}
转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoyh/p/9329894.html