基于mapreduce的Hadoop join实现分析(一)

kaiser_cn

对于一个大数据的分析应用,join是必不可少的一项功能.现在很多构建与hadoop之上的应用,如Hive,PIG等在其内部实现了join程序,可以通过很简单的sql语句或者数据操控脚本完成相应的Join工作.那么join应该如何实现呢?今天我们就对join做一个简单的实现.
我们来看一个例子,现在有两组数据:一组为单位人员信息,如下:

人员ID 人员名称 地址ID

1 张三 1
2 李四 2
3 王五 1
4 赵六 3
5 马七 3
另外一组为地址信息:

地址ID 地址名称

1 北京
2 上海
3 广州
这里给出了一个很简单的例子,而且数据量很小,就这么用眼睛就能看过来的几行,当然,实际的情况可能是几十万上百万甚至上亿的数据量.要实现的功能很简单,就是将人员信息与地址信息进行join,将人员的地址ID完善成为地址名称.对于Hadoop文件系统的应用,目前看来,很多数据的存储都是基于文本的,而且都是将数据放在一个文件目录中进行处理.因此我们这里也采用这种模式来完成.
对于mapreduce程序来说,最主要的就是将要做的工作转化为map以及reduce两个部分.我们可以将地址以及人员都采用同样的数据结构来存储,通过一个flag标志来指定该数据结构里面存储的是地址信息还是人员信息.经过map后,使用地址ID作为key,将所有的具有相同地址的地址信息和人员信息放入一个key->value list数据结构中传送到reduce中进行处理.在reduce过程中,由于key是地址的ID,所以value list中只有一个是地址信息,其他的都是人员信息,因此,找到该地址信息后,其他的人员信息的地址就是该地址所指定的地址名称.
OK,我们的join算法基本搞定啦.剩下就是编程实现了,let’s go.
上面提到了存储人员和地址信息的数据结构,可以说这个数据结构是改程序的重要的数据载体之一.我们先来看看该数据结构:
 
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
 
public class Record implements WritableComparable {
int type; //数据类型的定义,1为人员,2为地址

String empName="";
String empId="";
String locId="";
String locationName="";
public Record(){
super();
}

public Record(Record record){
this.type = record.type;
this.empName = record.empName;
this.empId = record.empId;
this.locId = record.locId;
this.locationName = record.locationName;
}

public String toString(){
if(type == 1)
return empId+","+empName+","+locationName;
else if(type == 2)
return locId+","+locationName;
return "uninit data!";
}
 
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
type = in.readInt();
empName = in.readUTF();
empId = in.readUTF();
locId = in.readUTF();
locationName = in.readUTF();
}
 
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(type);
out.writeUTF(empName);
out.writeUTF(empId);
out.writeUTF(locId);
out.writeUTF(locationName);
}
 
public int compareTo(Object arg0) {
return 0;
}
}
上面的Record的实现了WritableComparable,对于Mapreduce的中间结果类来说,必须要实现Writable,从而在map完成输出中间结果时能够将中间结果写入到运行job的node文件系统中,至于Comparable接口的实现,对于作为Key的中间结果来说需要实现该接口,从而能够完成基于key的排序功能.
接下来是Join的主程序,就是mapreduce的主程序.基本的主程序如下:
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileOutputFormat;
 
public class Join {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
JobConf conf = new JobConf(Join.class);
conf.setJobName("Join");

FileSystem fstm = FileSystem.get(conf);
Path outDir = new Path("/Users/hadoop/outputtest");
fstm.delete(outDir, true);
 
conf.setOutputFormat(SequenceFileOutputFormat.class);
conf.setMapOutputValueClass(Record.class);
conf.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
conf.setOutputValueClass(Text.class);

conf.setMapperClass(JoinMapper.class);
conf.setReducerClass(JoinReducer.class);
FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(
"/user/hadoop/input/join"));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, outDir);
 
JobClient.runJob(conf);
 
Path outPutFile = new Path(outDir, "part-00000");
SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fstm, outPutFile,
conf);
org.apache.hadoop.io.Text numInside = new Text();
LongWritable numOutside = new LongWritable();
while (reader.next(numOutside, numInside)) {
System.out.println(numInside.toString() + " "
+ numOutside.toString());
}
reader.close();
}
 
}
程序主体很简单,开始将输出目录删除,中间进行一系列的JobConf设定工作,将输出格式设为SequenceFile,最后读出程序结果到控制台.接下来我们看看Mapper的实现:
import java.io.IOException;
 
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.io.*;
 
public class JoinMapper extends MapReduceBase 
implements Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Record> {
 
public void map(LongWritable key, Text value,
OutputCollector<LongWritable, Record> output, Reporter reporter)
throws IOException {
String line = value.toString();
String[] values = line.split(",");
if(values.length == 2){ //这里使用记录的长度来区别地址信息与人员信息,当然可以通过其他方式(如文件名等)来实现
Record reco = new Record();
reco.locId = values[0];
reco.type = 2;
reco.locationName = values[1];
output.collect(new LongWritable(Long.parseLong(values[0])), reco);
}else{
Record reco = new Record();
reco.empId = values[0];
reco.empName = values[1];
reco.locId = values[2];
reco.type = 1;
output.collect(new LongWritable(Long.parseLong(values[2])), reco);
}
}
}
对于maper来说,就是从输入文件中读取相应数据构造key->value(地址id->地址或者人员对象)的数据对,并交给hadoop框架完成shuffle等工作.经过hadoop框架完成suffle之后便会将具有想同地址ID的人员信息以及地址信息交给reducer来进行处理.
好啦,剩下就是最后一步了,其实也是最重要的一步就是reduce端的join工作了.还是来看看代码吧:
 
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Vector;
 
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
 
public class JoinReducer  extends MapReduceBase implements
Reducer<LongWritable, Record, LongWritable, Text> {
public void reduce(LongWritable key, Iterator<Record> values,
            OutputCollector<LongWritable, Text> output, 
            Reporter reporter) throws IOException {
System.out.println("reducer for key "+key.toString());
Record thisLocation= new Record();
List<Record> employees= new Vector<Record>();

while (values.hasNext()){
Record reco = values.next();
if(reco.type ==  2){ //2 is the location
thisLocation = new Record(reco);
//thisLocation = reco;
System.out.println("location is "+ thisLocation.locationName);
}else{  //1 is employee
Record recoClone = new Record(reco);
employees.add(recoClone);
//employess.add(reco);
System.out.println(" employess "+ reco.toString());
}
}
 
for(Record e : employees){
e.locationName = thisLocation.locationName;
output.collect(new LongWritable(0), new Text(e.toString()));
}
System.out.println("+++++++++++++++");
}
}
在reducer端,我们先构造了一个地址对象,thisLocation用来保存地址信息.在reducer的迭代器values中,如果某个value是地址,就将其保存到thisLocation中.否则就将人员信息加入到List中以供后面打印.
这个reducer中有两点需要非常注意:
一,在while (values.hasNext())的循环中的thisLocation = new Record(reco)以及Record recoClone = new Record(reco)语句,我们不能直接保存reducer的迭代器中的对象,因为迭代器中每次返回的对象都是同一个Object,但是具有不同的值.注意,一定要注意.
二,这个是一个比较蹩脚的reduce实现,从程序中我们可以看到.我们用了一个List来保存某个地址ID的所有人员信息,对于一个非常巨大的应用来说,某个地址ID可能具有大于List长度的人员信息,这就会造成List溢出.下次对该程序进行优化从而能够避免该现象.
好啦,看看数据和程序的运行结果吧!
$ ./hadoop fs -cat input/join/names
1,张三,1
2,李四,2
3,王五,1
4,赵六,3
5,马七,3
 
$ ./hadoop fs -cat input/join/locations
1,北京
2,上海
3,广州
 
运行程序:
09/11/20 21:44:09 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
09/11/20 21:44:10 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 2
09/11/20 21:44:11 INFO mapred.JobClient: Running job: job_200911202139_0001
09/11/20 21:44:12 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
09/11/20 21:44:24 INFO mapred.JobClient:  map 33% reduce 0%
09/11/20 21:44:26 INFO mapred.JobClient:  map 66% reduce 0%
09/11/20 21:44:28 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
09/11/20 21:44:35 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
09/11/20 21:44:36 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_200911202139_0001
09/11/20 21:44:37 INFO mapred.JobClient: Counters: 16
09/11/20 21:44:37 INFO mapred.JobClient:   File Systems
09/11/20 21:44:37 INFO mapred.JobClient:     HDFS bytes read=97
09/11/20 21:44:37 INFO mapred.JobClient:     HDFS bytes written=246
09/11/20 21:44:37 INFO mapred.JobClient:     Local bytes read=243
09/11/20 21:44:37 INFO mapred.JobClient:     Local bytes written=582
09/11/20 21:44:37 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 
09/11/20 21:44:37 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1