hadoop 单表关联
恩，说真的，原来的那篇文章对于这个单表处理有点搞复杂了。
4、单表关联
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。
4.1 实例描述
实例中给出child-parent（孩子——父母）表，要求输出grandchild-grandparent（孙子——爷奶）表。
样例输入如下所示。
file：
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
家族树状关系谱：
图4.2-1 家族谱
样例输出如下所示。
file：
Tom Alice
Tom Jesse
Jone Alice
Jone Jesse
Tom Mary
Tom Ben
Jone Mary
Jone Ben
Philip Alice
Philip Jesse
Mark Alice
Mark Jesse
4.2 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解决这个实例，首先应该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会连接在一起，所以可以将map结果的key设置成待连接的列，然后列中相同的值就自然会连接在一起了。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，并作为左表；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中再加上左右表的信息，比如在value的String最开始处加上字符1表示左表，加上字符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。reduce接收到连接的结果，其中每个key的value-list就包含了"1grandchild，2grandparent"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。
4.3 程序代码
程序代码如下所示。（自己写的，原来的过于麻烦，木有看啊）
package test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{
private static Text child = new Text();
private static Text parent = new Text();
private static Text tempChild = new Text();
private static Text tempParent = new Text();
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws java.io.IOException ,InterruptedException {
String[] splits = value.toString().split("\\s+");
if(splits.length != 2){
return;
}
child.set(splits[0]);
parent.set(splits[1]);
tempChild.set("1"+splits[0]);
tempParent.set("2"+splits[1]);
context.write(parent, tempChild);
context.write(child, tempParent);
};
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
private static Text child = new Text();
private static Text grand = new Text();
private static List<String> childs = new ArrayList<String>();
private static List<String> grands = new ArrayList<String>();
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
throws java.io.IOException ,InterruptedException {
// 1child 2 grand
for (Text value : values) {
String temp = value.toString();
if (temp.startsWith("1"))
childs.add(temp.substring(1));
else
grands.add(temp.substring(1));
}
//笛卡尔积
for (String c : childs) {
for(String g : grands){
child.set(c);
grand.set(g);
context.write(child, grand);
}
}
//清理
childs.clear();
grands.clear();
};
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length != 2){
System.err.println("Usage:STjoin");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "STjoin");
job.setJarByClass(STjoin.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
4.4 准备测试数据，编辑文件上传到hdfs上，设置myeclipse允许参数，运行。
4.5 得到结果。
Tom Alice
Tom Jesse
Jone Alice
Jone Jesse
Tom Mary
Tom Ben
Jone Mary
Jone Ben
Philip Alice
Philip Jesse
Mark Alice
Mark Jesse
