Hadoop MapReduce进阶 使用DataJoin包实现Join

转自：http://blog.csdn.net/jokes000/article/details/7080551

概念：

Hadoop有一个叫DataJoin的包为Data Join提供相应的框架。它的Jar包存在于contrib/datajoin/hadoop-*-datajoin。

为区别于其他的data join技术，我们称其为reduce-side join。（因为我们在reducer上作大多数的工作）

reduce-side join引入了一些术语及概念：

1.Data Source：基本与关系数据库中的表相似，形式为：（例子中为CSV格式）

　　　　　　Customers　　　　　　　　　　　　　　　　 Orders

　　　　　　1,Stephanie Leung,555-555-5555　　　　　　3,A,12.95,02-Jun-2008

　　　　　　2,Edward Kim,123-456-7890　　　　　　　　 1,B,88.25,20-May-2008

　　　　　　3,Jose Madriz,281-330-8004　　　　　　　　 2,C,32.00,30-Nov-2007

　　　　　　4,David Stork,408-555-0000　　　　　　　　 3,D,25.02,22-Jan-2009

2.Tag：由于记录类型（Customers或Orders）与记录本身分离，标记一个Record会确保特殊元数据会一致存在于记录中。在这个目的下，我们将使用每个record自身的Data source名称标记每个record。

3.Group Key：Group Key类似于关系数据库中的链接键（join key），在我们的例子中，group key就是Customer ID（第一列的3）。由于datajoin包允许用户自定义group key，所以其较之关系数据库中的join key更一般、平常。

流程：（详见《Hadoop in Action》Chapter 5.2）

Advanced MapReduce：



Joining Data from different sources:

利用datajoin包来实现join：

　　Hadoop的datajoin包中有三个需要我们继承的类：DataJoinMapperBase，DataJoinReducerBase，TaggedMapOutput。正如其名字一样，我们的MapClass将会扩展DataJoinMapperBase，Reduce类会扩展DataJoinReducerBase。这个datajoin包已经实现了map()和reduce()方法，因此我们的子类只需要实现一些新方法来设置一些细节。

　　

　　在用DataJoinMapperBase和DataJoinReducerBase之前，我们需要弄清楚我们贯穿整个程序使用的新的虚数据类TaggedMapOutput。

　　

　　根据之前我们在图Advance MapReduce的数据流中所展示的那样，mapper输出一个包（由一个key和一个value(tagged record)组成）。datajoin包将key设置为Text类型，将value设置为TaggedMapOutput类型（TaggedMapOutput是一个将我们的记录使用一个Text类型的tag包装起来的数据类型）。它实现了getTag()和setTag(Text tag)方法。它还定义了一个getData()方法，我们的子类将实现这个方法来处理record记录。我们并没有明确地要求子类实现setData()方法，但我们最好还是实现这个方法以实现程序的对称性（或者在构造函数中实现）。作为Mapper的输出，TaggedMapOutput需要是Writable类型，因此的子类还需要实现readFields()和write()方法。

DataJoinMapperBase：

　　回忆join数据流图，mapper的主要功能就是打包一个record使其能够和其他拥有相同group key的记录去向一个Reducer。DataJoinMapperBase完成所有的打包工作，这个类定义了三个虚类让我们的子类实现：

　　protected abstract Text generateInputTag(String inputFile);

　　protected abstract TaggedMapOutput generateTaggedMapOutut(Object value);

　　protected abstract Text generateGroupKey(TaggedMapOutput aRecored);

　　

　　在一个map任务开始之前为所有这个map任务会处理的记录定义一个tag(Text)，结果将保存到DataJoinMapperBase的inputTag变量中，我们也可以保存filename至inputFile变量中以待后用。

　　在map任务初始化之后，DataJoinMapperBase的map()方法会对每一个记录执行。它调用了两个我们还没有实现的虚方法：generateTaggedMapOutput()以及generateGroupKey(aRecord);（详见代码）

DataJoinReducerBase：

DataJoinMapperBase将我们所需要做的工作以一个full outer join的方式简化。我们的Reducer子类只需要实现combine()方法来滤除掉我们不需要的组合来得到我们需要的（inner join, left outer join等）。同时我们也在combiner()中将我们的组合格式化为输出格式。

代码：

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
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.KeyValueTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.DataJoinMapperBase;
import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.DataJoinReducerBase;
import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.TaggedMapOutput;

public class DataJoin extends Configured implements Tool {

public static class MapClass extends DataJoinMapperBase {

protected Text generateInputTag(String inputFile) {
String datasource = inputFile.split("-")[0];
return new Text(datasource);
}

protected Text generateGroupKey(TaggedMapOutput aRecord) {
String line = ((Text) aRecord.getData()).toString();
String[] tokens = line.split(",");
String groupKey = tokens[0];
return new Text(groupKey);
}

protected TaggedMapOutput generateTaggedMapOutput(Object value) {
TaggedWritable retv = new TaggedWritable((Text) value);
retv.setTag(this.inputTag);
return retv;
}
}

public static class Reduce extends DataJoinReducerBase {

protected TaggedMapOutput combine(Object[] tags, Object[] values) {
if (tags.length < 2) return null;
String joinedStr = "";
for (int i=0; i<values.length; i++) {
if (i > 0) joinedStr += ",";
TaggedWritable tw = (TaggedWritable) values[i];
String line = ((Text) tw.getData()).toString();
String[] tokens = line.split(",", 2);
joinedStr += tokens[1];
}
TaggedWritable retv = new TaggedWritable(new Text(joinedStr));
retv.setTag((Text) tags[0]);
return retv;
}
}

public static class TaggedWritable extends TaggedMapOutput {

private Writable data;

public TaggedWritable(Writable data) {
this.tag = new Text("");
this.data = data;
}

public Writable getData() {
return data;
}

public void write(DataOutput out) throws IOException {
this.tag.write(out);
this.data.write(out);
}

public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.tag.readFields(in);
this.data.readFields(in);
}
}

public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = getConf();

JobConf job = new JobConf(conf, DataJoin.class);

Path in = new Path(args[0]);
Path out = new Path(args[1]);
FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);

job.setJobName("DataJoin");
job.setMapperClass(MapClass.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);

job.setInputFormat(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(TaggedWritable.class);
job.set("mapred.textoutputformat.separator", ",");

JobClient.runJob(job);
return 0;
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
int res = ToolRunner.run(new Configuration(),
new DataJoin(),
args);

System.exit(res);
}
}