MapReduce在Reduce中实现LEFT JOIN

本文以订单和商品演示如何实现left join。

一：准备数据

订单数据表t_order：

id	date	pid	amount
1001	20150710	P0001	2
1002	20150710	P0001	3
1002	20150710	P0002	3

 

商品信息表t_product

id	pname	category_id	price
P0001	小米5	1000	2000
P0002	锤子T1	1000	3000

实现类似如下sql的left join效果：

select  a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a join t_product b on a.pid = b.id

二：mapreduce实现

将订单表的pid和商品表的id作为map阶段的k2，为了实现上面sql输出的效果，所以v2则是我们自定义的一个orderBean，封装了sql输出字段，也就是封装了两张表的字段

根据上下文对象context，从中获取当前map读取的文件名，从而v2就是OrderBean，利用读取不同的文件作为判断条件，将不同表的信息封装到orderBean中，在reduce阶段利用相同key在同一reduceTask，value合并的规则，可知，在reduce阶段相同k2的v2是一个orderBean的集合，该集合中的orderBean分别保存了订单bean和商品bean，遍历v2将组合orderBean进行输出

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

import java.io.IOException;

/**
 * 读取多个文件
 * 自定义map
 */
public class OrderJoinMapper extends Mapper{
    private OrderJoinBean orderJoinBean = new OrderJoinBean();
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //通过获取文件名来区分两个不同的文件
        String[] split = value.toString().split(",");
        FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();//获取输入分区
        String fileName = inputSplit.getPath().getName();
        System.out.println("当前指定的文件名称是："+fileName);
        if("orders.txt".equals(fileName)){
            //订单数据
            orderJoinBean.setId(split[0]);
            orderJoinBean.setDate(split[1]);
            orderJoinBean.setPid(split[2]);
            orderJoinBean.setAmount(split[3]);
            context.write(new Text(split[2]),orderJoinBean);
        }else{
            //商品数据
            orderJoinBean.setName(split[1]);
            orderJoinBean.setCategoryId(split[2]);
            orderJoinBean.setPrice(split[3]);
            context.write(new Text(split[0]),orderJoinBean);
        }
    }
}

三：reduce实现

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class OrderJoinReduce extends Reducer {
    private OrderJoinBean orderJoinBean;
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        List temp = new ArrayList<>();
        List temp1 = new ArrayList<>();
         for (OrderJoinBean value : values) {//注意：temp集合不能直接添加value
             orderJoinBean = new OrderJoinBean();
            //相同的key的对象都发送到了这里，在这里将数据拼接完整
          if(null !=value.getId() && !value.getId().equals("null") ){//通过自定义map可知，订单数据设置了id，商品数据没有设置id
              orderJoinBean.setId(value.getId());
              orderJoinBean.setDate(value.getDate());
              orderJoinBean.setPid(value.getPid());
              orderJoinBean.setAmount(value.getAmount());
              temp.add(orderJoinBean);
          }else{
              orderJoinBean.setName(value.getName());
              orderJoinBean.setCategoryId(value.getCategoryId());
              orderJoinBean.setPrice(value.getPrice());
              temp1.add(orderJoinBean);
          }
        }
        if(temp != null && !temp.isEmpty()){
            for (OrderJoinBean bean : temp) {
                if(temp1 != null && !temp1.isEmpty()){
                    for (OrderJoinBean joinBean : temp1) {
                        bean.setName(joinBean.getName());
                        bean.setCategoryId(joinBean.getCategoryId());
                        bean.setPrice(joinBean.getPrice());
                        context.write(bean,NullWritable.get());
                    }
                }else{
                    context.write(bean,NullWritable.get());
                }
            }
        }
    }
}

四：注意map端获取文件名称的方式：

//通过获取文件名来区分两个不同的文件

FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();//获取输入分区

String fileName = inputSplit.getPath().getName();

System.out.println("当前指定的文件名称是："+fileName);