reducejoin

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

十二、MapReduce--mapjoin和reducejoin

一、mapjoin1、适用场景：一张表很大，一张表很小2、解决方案：在map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加map端业务，减少reduce端的数据压力，尽可能减少数据倾斜。3、具体方法：采用分布式缓存（1）在mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中（2）在driver中加载缓存，job.addCacheFile(newURI("file:/e:/mapjoincache/pd.
隔壁小白·2019-10-24 18:29

Map Join和Reduce Join的区别以及代码实现

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
尼美美·2018-08-28 11:32

mapreduce 的二次排序

三：理解mapreducejoin的几种方式，编码实现reducejoin，提供源代码，说出思路。
flyfish225·2018-04-11 05:15

Hadoop-mapreduce reducer端多表合并

packagecn.nyzc.reducejoin;importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;
大铁锤20·2017-12-17 14:17

MapJoin和ReduceJoin区别及优化

MapJoin和ReduceJoin区别及优化1Map-sideJoin（Broadcastjoin）思想：小表复制到各个节点上，并加载到内存中；大表分片，与小表完成连接操作。
buildupchao·2017-11-18 11:10

MapReduce实现CommonJoin和MapJoin

##CommnoJoin和MapJoin简介CommonJoin即传统思路实现Join，性能较差因为涉及到了shuffle的过程commonjoin/shufflejoin/reducejoin(都是指同一个
疯狂呼呼呼·2017-10-11 23:47

Hive 中的 LEFT SEMI JOIN 与 JOIN ON 的前世今生

1、联系他们都是hivejoin方式的一种，joinon属于commonjoin（shufflejoin/reducejoin），而leftsemijoin则属于mapjoin（broadcastjoin
spider_d·2017-05-27 13:46

hive的各种jion

Hive中Join主要有三类：1、mapjoin2、reducejoin也叫shufflejoin、commonjoin3、smbjoin是sortmergebucket【1、在map端产生join】mapJoin
qq_33580952·2017-03-21 16:15

Map Join和Reduce Join的区别

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
wenpu_Di·2016-12-08 10:04

Spark性能优化指南——高级篇

的数据分布情况数据倾斜的解决方案解决方案一：使用HiveETL预处理数据解决方案二：过滤少数导致倾斜的key解决方案三：提高shuffle操作的并行度解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）解决方案五：将reducejoin
XIAO的博客·2016-11-11 22:00

解决spark中遇到的数据倾斜问题

一数据倾斜的现象二数据倾斜的原因数据问题spark使用问题三数据倾斜的后果四数据问题造成的数据倾斜找出异常的key解决办法举例五spark使用不当造成的数据倾斜提高shuffle并行度使用mapjoin代替reducejoin
Raini.闭雨哲·2016-09-21 17:39

Reducejoin sample

示例文件同sample join analysis 之前的示例是使用map端的join.这次使用reduce端的join. 根据源的类别写不同的mapper，处理不同的文件，输出的key都是studentno.value是其他的信息同时加上类别信息。 然后使用multipleinputs不同的路径注册不同的mapper. reduce端相同的studentno的学生信息和考试成绩分配给同
·2015-02-28 17:00

Hive 中的 LEFT SEMI JOIN 与 JOIN ON 的前世今生

1、联系他们都是hivejoin方式的一种，joinon属于commonjoin（shufflejoin/reducejoin），而 leftsemijoin则属于mapjoin（broadcastjoin
xrzs·2013-12-28 01:00

通过Map-Reduce实现Join系列之三

基本的思路与第二篇文章中介绍的Map-ReduceJoin类似，根据将这个算法扩展到多个文件的方式，可以分为两种，
lt200819·2013-07-11 23:00

通过Map-Reduce实现Join系列之二

这里将这两种方法分别命名为Map-ReduceJoin和Map-OnlyJoin。 1.Map-ReduceJoin 这种Join方法，需要在hadoop上执行一个完整的Map-Reduce过程。
lt200819·2013-07-11 23:00

Hadoop 多表 join：map side join 范例

今天我们要讨论的是第2种：mapsidejoin，这种join在处理多个小表关联大表时非常有用，而reducejoin在处理多表关联时是比较麻烦的，一次只能处理一张表。1、原理
core_cto·2013-03-07 00:00

Hadoop 多表 join：map side join 范例

今天我们要讨论的是第2种：mapsidejoin，这种join在处理多个小表关联大表时非常有用，而reducejoin在处理多表关联时是比较麻烦的，会造成大量的网络IO，效率低下。
xrzs·2013-03-06 03:00

通过Map-Reduce实现Join系列之三

基本的思路与第二篇文章中介绍的Map-ReduceJoin类似，根据将这个算法扩展到多个文件的方式，可以分为两种，
Mysun·2012-12-15 20:00

通过Map-Reduce实现Join系列之二

这里将这两种方法分别命名为Map-ReduceJoin和Map-OnlyJoin。1.Map-ReduceJoin这种Join方法，需要在hadoop上执行一个完整的Map-Reduce过程。
Mysun·2012-12-15 20:00
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