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。如下 输入的是两个文件，一个代表工厂表，包含工厂名列和地址编号列；另一个代表地址表，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，
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。如下
输入的是两个文件，一个代表工厂表，包含工厂名列和地址编号列；另一个代表地址表，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
样本如下：
factory:
factoryname addressed Beijing Red Star 1 Shenzhen Thunder 3 Guangzhou Honda 2 Beijing Rising 1 Guangzhou Development Bank 2 Tencent 3 Back of Beijing 1
address:
addressID addressname 1 Beijing 2 Guangzhou 3 Shenzhen 4 Xian
结果：
factoryname addressname Beijing Red Star Beijing Beijing Rising Beijing Bank of Beijing Beijing Guangzhou Honda Guangzhou Guangzhou Development Bank Guangzhou Shenzhen Thunder Shenzhen Tencent Shenzhen
代码如下：
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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;
/*
* 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，
* 保存连接列在key值，剩余列和左右表标志在value中，最后输出
*/
public static class Map extends Mapper {
// 实现map函数
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();// 每行文件
String relationtype = new String();// 左右表标识
// 输入文件首行，不处理
if (line.contains("factoryname") == true
|| line.contains("addressed") == true) {
return;
}
// 输入的一行预处理文本
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);
String mapkey = new String();
String mapvalue = new String();
int i = 0;
while (itr.hasMoreTokens()) {
// 先读取一个单词
String token = itr.nextToken();
// 判断该地址ID就把存到"values[0]"
if (token.charAt(0) >= '0' && token.charAt(0) 0) {
relationtype = "1";
} else {
relationtype = "2";
}
continue;
}
// 存工厂名
mapvalue += token + " ";
i++;
}
// 输出左右表
context.write(new Text(mapkey), new Text(relationtype + "+"+ mapvalue));
}
}
/*
* reduce解析map输出，将value中数据按照左右表分别保存，
* 然后求出笛卡尔积，并输出。
*/
public static class Reduce extends Reducer {
// 实现reduce函数
public void reduce(Text key, Iterable values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 输出表头
if (0 == time) {
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;
if (0 == len) {
continue;
}
// 取得左右表标识
char relationtype = record.charAt(0);
// 左表
if ('1' == relationtype) {
factory[factorynum] = record.substring(i);
factorynum++;
}
// 右表
if ('2' == relationtype) {
address[addressnum] = record.substring(i);
addressnum++;
}
}
// 求笛卡尔积
if (0 != factorynum && 0 != addressnum) {
for (int m = 0; m <pre class="brush:php;toolbar:false"> javac -classpath hadoop-core-1.1.2.jar:/opt/hadoop-1.1.2/lib/commons-cli-1.2.jar -d firstProject firstProject/MTJoin.java
jar -cvf MTJoin.jar -C firstProject/ .
删除已经存在的output
hadoop fs -rmr output
hadoop fs -mkdir input
hadoop fs -put factory input
hadoop fs -put address input
运行
hadoop jar MTJoin.jar MTJoin input output
查看结果
hadoop fs -cat output/part-r-00000
?
作者：a331251021 发表于2013-8-4 16:20:52 原文链接
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原文地址：hadoop实例---多表关联, 感谢原作者分享。
