一、实例描述
多表关联和单表关联类似，它也是通过对原始数据进行一定的处理，从其中挖掘出关心的信息。下面进入这个实例。
输入是两个文件，一个代表工厂表，包含工厂名列和地址编号列；另一个代表地址列，包含地址名列和地址编号列。要求从输入数据中找出工厂名和地址名的对应关系，输出工厂名-地址名表。
样例输入：
factory：
factoryname addressed
Beijing Red Star 1
Shenzhen Thunder 3
Guangzhou Honda 2
Beijing Rising 1
Guangzhou Development Bank 2
Tencent 3
Bank of Beijing 1
address：
addressID addressname
1 Beijing
2 Guangzhou
3 Shenzhen
4 Xian
样例输出：
二、设计思路
多表关联和单表关联类似，都类似于数据库中的自然连接。相比单表关联，多表关联的左右表和连接列更清楚，因此可以采用和单表关联相同的处理方式。Map识别出输入的行属于哪个表之后，对其进行分割，将连接的值保存在key中，另一列和左右表标志保存在value中，然后输出。Reduce拿到连接结果后，解析value内容，根据标志将左右表内容分开存放，然后求笛卡尔积，最后直接输出。
这个实例的具体分析参考Hadoop 单表关联博客，下面贴出代码。
三、程序代码
程序代码如下：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-404883.html
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class MTjoin {
public static int time = 0;
public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
// 在Map中先区分输入行属于左表还是右表，然后对两列值进行分割，
// 连接列保存在key值，剩余列和左右表标志保存在value中，最后输出
@Override
protected void map(Object key, Text value,Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// super.map(key, value, context);
String line = value.toString();
int i=0;
// 输入文件首行，不处理
if(line.contains("factoryname")==true || line.contains("addressID")==true){
return ;
}
// 找出数据中的分割点
while(line.charAt(i)>='9' || line.charAt(i)<='0'){
i++;
}
if (line.charAt(0)>='9'||line.charAt(0)<='0') {
// 左表
int j = i-1;
while(line.charAt(j)!=' ') j--;
String [] values = {line.substring(0,j),line.substring(i)};
context.write(new Text(values[1]), new Text("1+"+values[0]));
}else {
// 右表
int j = i+1;
while(line.charAt(j)!=' ') j++;
String[] values = {line.substring(0,i+1),line.substring(j)};
context.write(new Text(values[0]), new Text("2"+values[1]));
}
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
// Reduce解析Map输出，将value中数据按照左右表分别保存，然后求 // 笛卡尔积，输出
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// super.reduce(arg0, arg1, arg2);
if (time==0) {
// 输出文件第一行
context.write(new Text("factoryname"), new Text("addressname"));
time++;
}
int factorynum = 0;
String[] factory = new String[10];
int addressnum = 0;
String[] address = new String[10];
Iterator ite = values.iterator();
while (ite.hasNext()) {
String record = ite.next().toString();
int len = record.length();
int i = 2;
char type = record.charAt(0);
String factoryname = new String();
String addressname = new String();
if (type=='1') {
// 左表
factory[factorynum] = record.substring(2);
factorynum++;
}else {
// 右表
address[addressnum] = record.substring(2);
addressnum++;
}
}
if (factorynum != 0 && addressnum !=0) {
// 求笛卡尔积
for(int m=0;m<factorynum;m++){
for(int n=0;n<addressnum;n++){
context.write(new Text(factory[m]), new Text(address[n]));
}
}
}
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
if(otherArgs.length!=2){
System.out.println("Usage:wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf,"multiple table join");
job.setJarByClass(MTjoin.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
}
}文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-404883.html
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