reducejoin

11.Join的MapReduce实现

:MapReduce/Spark巧用explain查看语法树常见的面试题:描述如何使用MapReduce来实现join功能：考察点MapReduce执行流程join的底层执行过程join的多种实现方式ReduceJoin

哈哈大圣·2024-01-20 18:40

【美团大数据面试】大数据面试题附答案

MapReduce执行流程详解5.spark和mr的区别6.TopN求法，大数据量无法完全写入内存解决方案，MapReduce实现方法7.spark部署、调度原理8.spark的stage划分方法9.reducejoin

话数Science·2023-12-25 11:19

Hadoop中Join案例

ReduceJoin案例Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。

zmx_messi·2023-12-17 08:43

什么是数据倾斜数据倾斜的表现发生数据倾斜的原因如何解决数据倾斜

数据倾斜什么是数据倾斜数据倾斜的表现发生数据倾斜的原因如何解决数据倾斜聚合类groupby操作，发生数据倾斜空值产生的数据倾斜Reducejoin改为Mapjoin少用count(distinct)，先用

jialun0116·2023-11-21 22:26

spark 数据倾斜优化

目录spark数据倾斜优化数据倾斜产生的原因数据倾斜七种解决方案使用HiveETL预处理数据过滤少数导致倾斜的key提高shuffle操作的并行度双重聚合将reducejoin转为mapjoin采样倾斜

赤兔胭脂小吕布·2023-11-19 17:15

Day10:YARN与Hive入门

优秀是一种习惯知识点01：回顾知识点02：目标知识点03：MapReduce补充：分片规则知识点04：MapReduce补充：ReduceJoin知识点05：MapReduce补充：MapJoin知识点

人间清醒vv子·2023-11-13 12:08

【MapReduce】Mapreduce基础知识整理 (三) shuffle机制、MapJoin、ReduceJoin、倒排序索引

目录1.Mapreduce的Shuffle机制1.1概述1.2shuffle分析1.2.1主要工作流程1.2.2环形缓冲区1.2.3详细工作流程2.MapJoin和ReduceJoin2.1表关联2.2ReduceJoin2.3MapJoin2.4

时间的美景·2023-10-21 08:26

Hadoop3教程（十八）：MapReduce之MapJoin案例分析

文章目录（118）MapJoin案例需求分析ReduceJoin的问题如何解决ReduceJoin的问题如何将一个文件主动缓存到集群的内存里（119）MapJoin案例代码实现参考文献（118）MapJoin

经年藏殊·2023-10-18 03:38

Hadoop3教程（十七）：MapReduce之ReduceJoin案例分析

文章目录（113）ReduceJoin案例需求分析（114）ReduceJoin案例代码实操-TableBean（115）ReduceJoin案例代码实操-TableMapper（116）ReduceJoin

经年藏殊·2023-10-17 03:51

MapReduce(八)：Join多种应用

ReduceJoin总结缺点：合并方式的操作是

codeMover·2023-09-24 23:05

join

b.fromajoinbona.id=b.idinterview:描述如何使用MapReduce来实现join的功能考察点：1）MapReduce执行流程2）JOIN的底层执行过程3）JOIN的多种实现方式：ReduceJoin

V_6619·2023-08-05 01:54

关于join

1.ReduceJoin思路:map负责数据整合,reduce负责进行join缺点:数据倾斜,Reduce处理太多而Map处理的太少.这样Reduce的负载太大了.mappackagecom.atguigu.mapreduce.reducejoin

叫我莫言鸭·2023-07-25 07:50

Spark 数据倾斜的解决方案

对数据进行预处理第2种解决方案：过滤少数导致倾斜的Key第3种解决方案：提高shuffle并行度第4种解决方案：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）Shuffle（Join）时导致的数据倾斜第1种解决方案：将reducejoin

半吊子Kyle·2023-06-14 09:19

如何定位Spark数据倾斜问题，解决方案

-》查看代码四、7种典型的数据倾斜场景解决方案一：聚合元数据解决方案二：过滤导致倾斜的key解决方案三：提高shuffle操作中的reduce并行度解决方案四：使用随机key实现双重聚合解决方案五：将reducejoin

我是渣渣华·2023-04-17 14:34

MapReduce-Reduce Join应用（FROM 尚硅谷）

个人学习整理，所有资料来自尚硅谷B站学习连接：添加链接描述MapReduce-ReduceJoin应用1.ReduceJoinMap端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录

lavineeeen·2023-04-06 15:51

Hive---常见问题

联系：他们都是hivejoin方式的一种，joinon属于commonjoin（shufflejoin/reducejoin），而l

你的玉哥·2023-04-06 04:50

hadoop之MapReduce框架原理

MapTask并行度决定机制：job提交过程源码解析：切片逻辑：1）FileInputFormat实现类进行虚拟存储（1）虚拟存储过程：Shuffle阶段：排序：Combiner合并：ReduceTask阶段:ReduceJoin

小唐同学(๑>؂<๑）·2023-03-30 03:52

HiveSQL解析原理：包括SQL转化为MapReduce过程及MapReduce如何实现基本SQL操作

转化为MapReduce过程及MapReduce如何实现基本SQL操作一、MapReduce实现基本SQL操作的原理1、join的实现原理MapJoin的实现原理CommonJoinResolver优化器ReduceJoin

嗷嗷的特Man·2023-03-29 06:46

8_大数据之MapReduce_3

一Join多种应用1️⃣ReduceJoin2️⃣ReduceJoin案例实操1．需求//order.txt100101110020221003033100401410050251006036//pd.txt01

十丈_红尘·2023-03-11 08:33

大数据框架之Hadoop：MapReduce（三）MapReduce框架原理——Join多种应用

3.7.1ReduceJoin1、工作原理Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录。

yiluohan0307·2023-02-28 08:29

Hadoop核心之MapReduce案例总结Ⅱ

案例总结目录1.ReduceJoin案例2.MapJoin案例3.数据清洗（ETL）1.ReduceJoin案例需求：将下列两个表进行合并，订单中的pid经过合并之后编程pname订单数据表t_orderidpidamount100101110020221003033100401410050251006036

努力往前的阿磊·2022-11-06 12:35

Clickhouse—数据字典

Clickhouse数据字典Clickhouse数据字典在Clickhouse中有很多经典应用，它提供的功能有点类似Map-Join,可以参考数仓工具—Hive语法之mapjoin、reducejoin

不二人生·2022-11-02 11:58

Hive基础知识 02

3.分桶表结构二、Hive中的Join1.innerjoin：内连接2.leftouterjoin：左外连接3.rightouterjoin：右外连接4.fulljoin：全连接5.mapjoin6.ReduceJoin7

Xiao Miao·2021-05-05 15:33

hive基础语法三

hive基础语法三from--map阶段join--map(有map端join)或者reduce（reducejoin）onwhere--map端groupby--reduce阶段having--reduce

流浮影·2020-09-16 06:34

hadoop内的各种join

看了很多别人的博客后，做如下理解：reducejoin不需要额

老笨妞·2020-09-15 22:14

hadoop之Map join和Reduce join (13)

目录Mapjoin（Distributedcache分布式缓存）使用场景解决方案具体办法：采用distributedcache数据实例：reducejoin1）原理：2）该方法的缺点Mapjoin（Distributedcache

怒放de生命2010·2020-09-15 22:00

Spark数据倾斜问题

目录数据倾斜的常见解决方法对于源数据聚合源数据过滤导致倾斜的key对于计算过程提高shuffle操作reduce并行度使用随机key实现双重聚合将reducejoin转换为mapjoinsample采样倾斜

K. Bob·2020-09-15 13:15

Spark：对数据倾斜的八种处理方法

数据倾斜的本质4.定位最慢的Task所处的源码位置5.解决方案方案一：使用HiveETL预处理方案二：过滤导致倾斜的key方案三：提高Shuffle操作并行度方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）方案五：将reducejoin

花和尚也有春天·2020-09-11 05:27

十四、MapReduce中的Join操作

众所周知，MapReduce中最主要的两个过程是Map阶段和Reduce阶段，对于Join操作来说，当然也分MapJoin和ReduceJoin。

象在舞·2020-08-25 13:15

MepReduce面试题：MapReduce join

不会出现数据倾斜实现：将小表数据加入缓存分发到各个计算节点,按连接关键字建立索引job.addCacheFile(newURI(“xxxxxxx”));job.setNumReduceTasks(0);2.reducejoin

谦卑t·2020-08-21 05:58

MapReduce 实现 join 文件数据（四）

今天我们将介绍使用mapreduce中mapjoin与reducejoin两种方式对数据的关联并输出。一、先看数据：image

小飞牛_666·2020-08-19 23:34

面试必问&数据倾斜

，干货，心得点击上方蓝字关注～目录：一、数据倾斜介绍与定位二、解决方法一：聚合数据源三、解决方法二：提高shuffle操作reduce并行度四、解决方法之三：随机key实现双重聚合五、解决方法之四：将reducejoin

echoy_189·2020-08-18 11:52

HIVESQL数据倾斜干货

数据倾斜的几种常见场景：1.distinct2.groupby3.reducejoin4.动态分区1可以转换到2,2可以加参数就可以解决，原理在于预处理参数：sethive.groupby.skewindata

txs小山·2020-08-18 10:41

MapReduce之ReduceJoin案例

@目录ReduceJoin原理案例实操需求分析MR分析MR实现ReduceJoin代码实现ReduceJoin原理Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录

孙晨c·2020-08-17 13:00

Hive的join方式

Hive的三种join方式：Common/Shuffle/ReduceJoin（正常/一般情况）MapJoin（大小表join、不等值join、结合unionall）SMB(Sort-Merge-Buket

K. Bob·2020-08-14 16:24

Spark零基础入门第十课：spark数据倾斜后怎么办？？

如何定位导致数据倾斜的代码：4.1概念：4.2现象：5.解决方案：方案一：使用HIVEETL进行预处理方案二：过滤少数导致倾斜的key方案三：提高shuffle操作的并行度方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）方案五：将reducejoin

蛋蛋淡淡定·2020-08-14 09:46

MapReduce的ReduceJoin和MapJoin

Join在SQL中就表示两张或多张表的连接，在MapReduce中也可能存在这种连接，只不过是文件间的连接，例如下面这种需求：需要合并一下两张表：a表：#id#pid#amount100101110020221003033100401410050251006036b表：#pid#pname01小米02华为03格力要求将这两个表合并把第一个表的pid替换成第二个表中对应的pname这个需求在SQL中

XXuan_·2020-07-30 14:19

Spark数据倾斜解决方法

1、避免shuffle，改reducejoin为mapjoin，适用于JOIN的时候有一个表是小表的情况，直接使用collect()获取小表的所有数据，然后brodcast，对大表进行MAP，MAP时直接提取

蚂蚁学Python·2020-07-14 16:46

spark 大型项目实战(五十六):数数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join

普通的join，那么肯定是要走shuffle；那么，所以既然是走shuffle，那么普通的join，就肯定是走的是reducejoin。

CXHC·2020-07-10 04:38

Hadoop之MapReduce的Join解析

代码存于github:https://github.com/zuodaoyong/Hadoop1、ReduceJoin（会出现数据倾斜）通过将关联条件作为Map输出的key，将两表满足Join条件的数据并携带数据所来源的文件信息

zuodaoyong·2020-07-09 06:35

hadoop Mapreduce中的group by 和 join实操

背景MapReduce中提供了表连接操作，其中包括Mapjoin、Reducejoin等。

跳蛙pass·2020-07-08 23:15

使用MapReduce实现两个文件的Join操作

文章目录数据结构customerorderMapJoin描述主函数入口构造类代码执行结果MapJoin采坑记录ReduceJoin描述主函数入口构造类代码结果ReduceJoin采坑记录数据结构customerUSER_IDNAMEPHONE1

Harm灬小海·2020-07-06 19:43

MapReduce实现的Join

1思路1.1reducejoin在map阶段,把关键字作为key输出，并在value中标记出数据是来自data1还是data2。因为在shuffle阶段已经自然按key

weixin_30437481·2020-07-06 19:28

大数据学习(十)mapjoin reducejoin

得到新的数据mapjoin目录结构这一次并不需要用到reduce阶段，但是在reducejoin中会使用。我们先看相对简单的mapjoin。

Braylon1002·2020-07-06 15:45

Hadoop Reduce Join和Map Join

一ReduceJoin表1：订单表数据。字段为订单编号、品牌id、购买数量。100101110020221003033100401410050251006036表2：品牌信息表。

这个妹妹我见过的·2020-07-04 22:00

MapReduce的优化

classpathjob.addFileToClassPath()map：1.在setup读取小文间的内容，保存到内存中的HashMap中以关联条件为key，其它字段为value2.在map中读取大文件内容，根据关联条件获取HashMap中数据进行拼接ReduceJoin

Y白墨·2020-07-02 03:12

大数据学习之Hadoop——10MapReduce实现Reduce Join(多个文件联合查询)

1.思路1.reducejoin在map阶段,把关键字作为key输出，并在value中标记出数据是来自data1还是data2。因为在shuffle阶段已经自然按k

Jiang锋时刻·2020-06-22 18:08

Spark（四十）数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join

一、背景1、将reducejoin转换为mapjoin2、broadcast出来的普通变量普通的join，那么肯定是要走shuffle；那么，所以既然是走shuffle，那么普通的join，就肯定是走的是

文子轩·2020-04-09 05:02

MapReduce join

commonjoin/shufflejoin/reducejoin(都是指同一个)。1、Mapjoin（也叫作

还闹不闹·2020-04-08 12:45

map join 与 reduce join

reducejoin是在map阶段完成数据的标记，在reduce阶段完成数据的合并mapjoin是直接在map阶段完成数据的合并，没有reduce阶段比如有如下问题：这是订单表。这是商品表。

盛夏群岛·2020-04-05 12:00

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