1.前情回顾

Hadoop案例：Mapreduce解决多个关联表整合问题（Redue Join）_小M呀~之大数据系列-CSDN博客在实际工作中可能会遇到这样的需求，将多个关联的表格整合到一张表中。https://blog.csdn.net/baidu_41833099/article/details/121745351上一篇文章是在Reduce做表合并，这种方式容易导致数据倾斜问题，因为当数据量很大的时候，多个MapTask数据全部汇总到Rdducer端处理会增大Reduer的负荷量，降低降低计算效率。因此，本文将在Map端进行多表合并。

2.Map端表合并思路分析

将数据量比较小的表，缓存起来，在map之前获得缓存表。在map段进行合并，合并后就是我们想要的结果，此时并不需要进行reducer。因此，这里在Driver程序中将Reducer设置为0即可。

（注意：这种方式只适用于关联表中有小表的情形）

2.1 将产品表缓存起来

//加载缓存路径
job.addCacheFile(new URI("file:///C:/ZProject/bigdata/input/tablecache/pd.txt"));

2.2 在进行map之前加载缓存路径

  //获取缓存路径
        URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();

2.3 打开文件，创建流对象

  //获取文件对象，并开流
        FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
        FSDataInputStream fis = fs.open(new Path(cacheFiles[0]));

2.4 逐行读取产品表，并存放在字典中

        //通过包装流转换为reader，方便按行读取
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis,"UTF-8"));

        //逐行读取按行处理
        String line;
        while (StringUtils.isNotEmpty(line=reader.readLine())){
            //切割一行
            //0 1 小米
            String[] split = line.split("\t");
            pdMap.put(split[0],split[1]);

2.5 关闭流

//关闭流
IOUtils.closeStream(reader);

3. 完整代码

3.1 编写mapper程序

package com.yangmin.mapreduce.mapjoin;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {
    private Map<String,String> pdMap = new HashMap<>();
    private Text text = new Text();

    @Override
    //任务开始前将pd数据缓存进来
    protected void setup(Context context) throws IOException {
        //获取缓存路径
        URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();

        //获取文件对象，并开流
        FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
        FSDataInputStream fis = fs.open(new Path(cacheFiles[0]));

        //通过包装流转换为reader，方便按行读取
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis,"UTF-8"));

        //逐行读取按行处理
        String line;
        while (StringUtils.isNotEmpty(line=reader.readLine())){
            //切割一行
            //0 1 小米
            String[] split = line.split("\t");
            pdMap.put(split[0],split[1]);
        }
        IOUtils.closeStream(reader);

    }

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] split = value.toString().split("\t");
       //获取商品名称
        String pName = pdMap.get(split[1]);

        //重新拼接
        String s = split[0] +"\t"+ pName +"\t"+ split[2];
        text.set(s);

        //写出
        context.write(text, NullWritable.get());
    }
}

3.2 编写Driver程序

package com.yangmin.mapreduce.mapjoin;

import jdk.nashorn.internal.scripts.JO;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

public class MapJoinDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        //获取配置信息和Join
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //关联map
        job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);

        //设置map的kv输出类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        //设置最终kv输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        //加载缓存路径
        job.addCacheFile(new URI("file:///C:/ZProject/bigdata/input/tablecache/pd.txt"));

        // Map 端 Join 的逻辑不需要 Reduce 阶段，设置 reduceTask 数量为 0
        job.setNumReduceTasks(0);

        //设置输入路径和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("C:\\ZProject\\bigdata\\input\\inputtable2"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("C:\\ZProject\\bigdata\\output\\output_mapjoin"));

        //提交
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

Hadoop案例：Mapper端多表合并