2018年12月15日

MapReduce之Map Join

摘要: 一 介绍 之所以存在Reduce Join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中。Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输。 Map Join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表 阅读全文

posted @ 2018-12-15 23:16 PerfectData 阅读(390) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MapReduce之Reduce Join

摘要: 一 介绍 Reduce Join其主要思想如下: 在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标签(tag), 比如:tag=0表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2。即:map阶段的主要任务是对不同文 阅读全文

posted @ 2018-12-15 22:17 PerfectData 阅读(578) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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