MapReduce 中的兩表 join 幾種方案簡介

1. 概述

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常見且非常耗時的。而在HADOOP中進行JOIN操作，同樣常見且耗時，由于Hadoop的獨特設(shè)計思想，當進行JOIN操作時，有一些特殊的技巧。

本文首先介紹了Hadoop上通常的JOIN實現(xiàn)方法，然后給出了幾種針對不同輸入數(shù)據(jù)集的優(yōu)化方法。

2. 常見的join方法介紹

假設(shè)要進行join的數(shù)據(jù)分別來自File1和File2.

2.1 reduce side join

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函數(shù)同時讀取兩個文件File1和File2，為了區(qū)分兩種來源的key/value數(shù)據(jù)對，對每條數(shù)據(jù)打一個標簽（tag）,比如：tag=0表示來自文件File1，tag=2表示來自文件File2。即：map階段的主要任務(wù)是對不同文件中的數(shù)據(jù)打標簽。

在reduce階段，reduce函數(shù)獲取key相同的來自File1和File2文件的value list， 然后對于同一個key，對File1和File2中的數(shù)據(jù)進行join（笛卡爾乘積）。即：reduce階段進行實際的連接操作。

REF：hadoop join之reduce side join

http://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7819244

2.2 map side join

之所以存在reduce side join，是因為在map階段不能獲取所有需要的join字段，即：同一個key對應(yīng)的字段可能位于不同map中。Reduce side join是非常低效的，因為shuffle階段要進行大量的數(shù)據(jù)傳輸。

Map side join是針對以下場景進行的優(yōu)化：兩個待連接表中，有一個表非常大，而另一個表非常小，以至于小表可以直接存放到內(nèi)存中。這樣，我們可以將小表復(fù)制多份，讓每個map task內(nèi)存中存在一份（比如存放到hash table中），然后只掃描大表：對于大表中的每一條記錄key/value，在hash table中查找是否有相同的key的記錄，如果有，則連接后輸出即可。

為了支持文件的復(fù)制，Hadoop提供了一個類DistributedCache，使用該類的方法如下：

（1）用戶使用靜態(tài)方法DistributedCache.addCacheFile()指定要復(fù)制的文件，它的參數(shù)是文件的URI（如果是HDFS上的文件，可以這樣：hdfs://namenode:9000/home/XXX/file，其中9000是自己配置的NameNode端口號）。JobTracker在作業(yè)啟動之前會獲取這個URI列表，并將相應(yīng)的文件拷貝到各個TaskTracker的本地磁盤上。（2）用戶使用DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法獲取文件目錄，并使用標準的文件讀寫API讀取相應(yīng)的文件。

REF：hadoop join之map side join

http://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7821674

2.3 Semi Join

Semi Join，也叫半連接，是從分布式數(shù)據(jù)庫中借鑒過來的方法。它的產(chǎn)生動機是：對于reduce side join，跨機器的數(shù)據(jù)傳輸量非常大，這成了join操作的一個瓶頸，如果能夠在map端過濾掉不會參加join操作的數(shù)據(jù)，則可以大大節(jié)省網(wǎng)絡(luò)IO。

實現(xiàn)方法很簡單：選取一個小表，假設(shè)是File1，將其參與join的key抽取出來，保存到文件File3中，F(xiàn)ile3文件一般很小，可以放到內(nèi)存中。在map階段，使用DistributedCache將File3復(fù)制到各個TaskTracker上，然后將File2中不在File3中的key對應(yīng)的記錄過濾掉，剩下的reduce階段的工作與reduce side join相同。

更多關(guān)于半連接的介紹，可參考：半連接介紹：http://wenku.baidu.com/view/ae7442db7f1922791688e877.html

REF：hadoop join之semi join

http://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7823326

2.4 reduce side join + BloomFilter

在某些情況下，SemiJoin抽取出來的小表的key集合在內(nèi)存中仍然存放不下，這時候可以使用BloomFiler以節(jié)省空間。

BloomFilter最常見的作用是：判斷某個元素是否在一個集合里面。它最重要的兩個方法是：add() 和contains()。最大的特點是不會存在 false negative，即：如果contains()返回false，則該元素一定不在集合中，但會存在一定的 false positive，即：如果contains()返回true，則該元素一定可能在集合中。

因而可將小表中的key保存到BloomFilter中，在map階段過濾大表，可能有一些不在小表中的記錄沒有過濾掉（但是在小表中的記錄一定不會過濾掉），這沒關(guān)系，只不過增加了少量的網(wǎng)絡(luò)IO而已。

更多關(guān)于BloomFilter的介紹，可參考：http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500

3. 二次排序

在Hadoop中，默認情況下是按照key進行排序，如果要按照value進行排序怎么辦？即：對于同一個key，reduce函數(shù)接收到的value list是按照value排序的。這種應(yīng)用需求在join操作中很常見，比如，希望相同的key中，小表對應(yīng)的value排在前面。

有兩種方法進行二次排序，分別為：buffer and in memory sort和 value-to-key conversion。

對于buffer and in memory sort，主要思想是：在reduce()函數(shù)中，將某個key對應(yīng)的所有value保存下來，然后進行排序。 這種方法最大的缺點是：可能會造成out of memory。

對于value-to-key conversion，主要思想是：將key和部分value拼接成一個組合key（實現(xiàn)WritableComparable接口或者調(diào)用setSortComparatorClass函數(shù)），這樣reduce獲取的結(jié)果便是先按key排序，后按value排序的結(jié)果，需要注意的是，用戶需要自己實現(xiàn)Paritioner，以便只按照key進行數(shù)據(jù)劃分。Hadoop顯式的支持二次排序，在Configuration類中有個setGroupingComparatorClass()方法，可用于設(shè)置排序group的key值，具體參考：http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/03/2165805.html

4. 后記

最近一直在找工作，由于簡歷上寫了熟悉Hadoop，所以幾乎每個面試官都會問一些Hadoop相關(guān)的東西，而 Hadoop上Join的實現(xiàn)就成了一道必問的問題，而極個別公司還會涉及到DistributedCache原理以及怎樣利用DistributedCache進行Join操作。為了更好地應(yīng)對這些面試官，特整理此文章。

5. 參考資料

（1） 書籍《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》 page 60~67 Jimmy Lin and Chris Dyer，University of Maryland, College Park

（2） 書籍《Hadoop In Action》page 107~131

（3） mapreduce的二次排序 SecondarySort：http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/03/2165805.html

（4） 半連接介紹：http://wenku.baidu.com/view/ae7442db7f1922791688e877.html

（5） BloomFilter介紹：http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500

（6）本文來自：http://dongxicheng.org/mapreduce/hadoop-join-two-tables/