1樓：匿名使用者
reduce side join是一種最簡單的join方式，其主要思想如下：
在map階段，map函式同時讀取睜首兩個檔案file1和file2，為了區分兩種**的key/value資料對，對每條資料打乙個標籤（tag）,比如：tag=0表示來自檔案file1，tag=2表示來自檔案file2。即：
map階段的主要任務是對不同檔案中的資料打標籤。
在reduce階段，reduce函式獲取key相同的來自file1和file2文局差件的value list， 然後對於同乙個key，對file1和file2中的資料進行join（笛卡爾乘積）。即：桐早皮reduce階段進行實際的連線操作。
ref：hadoop join之reduce side join
mapreduce的join方法有哪些
2樓：仲恩
reduce side join是一種最簡單的join方式，其主要思想如下：
在map階段，map函式同時讀取兩個檔案file1和file2，為了區分兩種**的key/value資料對，對每條資料打乙個標籤（tag）,比如：tag=0表示來自檔案file1，tag=2表示來自檔案file2。即：
map階段的主要任務是對不同檔案中的資料打標籤。
在reduce階段，reduce函式獲取key相同的來自file1和file2檔案的value list， 然後對於同乙個key，對file1和file2中的資料進行join（笛卡爾乘積）。即：reduce階段進行實際的連線操作。
ref：hadoop join之reduce side join
如何使用hadoop的reduce side join
3樓：網友
mr正確的完成了join操作，需要注意的是reduce側連線的不足之處：
之所以會存在reduce join這種方式，我們可以很明顯的看出原：因為整體資料被分割了，每個map
task只處理一部分資料而不能夠獲取到所有需要的join欄位，因此我們需要在講join key作為reduce端的分組將所有join
key相同的記錄集中起來進行處理，所以reduce
join這種方式就出現了。這種方式的缺點很明顯就是會造成map和reduce端也就是shuffle階段出現大量的資料傳輸，效率很低。
hadoop 如何join不同key的表
4樓：網友
hadoop只是裝上了hdfs是沒法存表的，你可以試試 hive 或者 hbase 等。才能建立表，要是喜歡的話，你可以寫乙個基於mapreduce的資料庫管理外掛程式。
如何使用mapreduce實現兩表join
5樓：桐含蓮白羊
reduce side join是一種最簡單的join方式，其主要思想如下：
在map階段，map函式同時讀取兩個檔案file1和file2，為了區分兩種**的key/value資料對，對每條資料打乙個標籤（tag）,比如：tag=0表示來自檔案file1，tag=2表示來自檔案file2。即：
map階段的主要任務是對不同檔案中的資料打標籤。
在reduce階段，reduce函式獲取key相同的來自file1和file2檔案的value list， 然後對於同乙個key，對file1和file2中的資料進行join（笛卡爾乘積）。即：reduce階段進行實際的連線操作。
ref：hadoop join之reduce side join
hadoop hive join效能的問題.
6樓：
個人感覺是shuffle出問題了。我碰到過相同的問題，就是map 100%, reduce 0% 一直這樣列印。後來就是發現shuffle出問題了。
這種情況就說，滑春一直在retry, 最後如果次數到了，就直接跳過了。沒收纖悔到信豎耐的map的輸出就不要了。這當然會導致結果不準確。
這種情況，最好能用eclipse跟一下，就很容易找到出錯的地方。
7樓：
建議採物旁畢取td注入記憶體方式，即把小表在map階段進行join.
select /*mapjoin(td) *你可以試試效率的改變。
還有建議將 is null的條件放到前面，做罩芹成子啟則表的方式，也可以減少join的笛卡爾乘積量。
sql常用的幾種連線（join）小結
8樓：樹懶學堂
sql join 用於把來自兩個或多個表的行結合起來。
sql join 子句用於把來自兩個或多個表的行結合起來，基於這些表之間的共同欄位。
最常見的 join 型別：sql inner join（簡單的 join）。 sql inner join 從多個表中返回滿足 join 條件的所有行。
例項：<>
from 樹懶學堂。
以上即「websites」表中的「id」列指向「access_log」表中的欄位「site_id」。上面這兩個表是通過「site_id」列聯絡起來的。
不同的 sql join
您可以使用的不同的 sql join 型別：
inner join：如果表中有至少乙個匹配，則返回行。
left join：即使右表中沒有匹配，也從左表返回所有的行。
right join：即使左表中沒有匹配，也從右表返回所有的行。
full join：只要其中乙個表中存在匹配，則返回行。
hadoop中編譯join.j**a時 出錯
9樓：傑克蕭
你的類編譯不通過，沒法執行；編譯不通過的原因是找不到sort類；classpath中還要加入相應的jar檔案。等編譯成功了，再說執行的事。
編譯乙個hadoop的程式，需要依賴的jar包太多了，建議你使用ide工具，比如eclipse。
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