（113）ReduceJoin案例需求分析

现在有两个文件：

• orders.txt，存放的是订单ID、产品ID、产品数量
• pd.txt，这是一个产品码表，存放的是产品ID、产品中文名；

现在是想通过join，来实现这么一个预期输出，即订单ID、产品中文名、产品数量。

以上是本次案例需求。

简单思考一下思路。我们需要将关联条件作为Map输出的key，将两表满足Join条件的数据以及数据所来源的文件信息，发往同一个ReduceTask，在Reduce中进行数据的串联。

具体该怎么做呢？

Map中在处理的时候，需要获取输入的文件内容和文件名（这个是可以在切片的时候获取的），然后不同文件分别做不同处理，处理完成后封装bean对象输出。

注意，Map在输出的时候，需要以产品ID作为key，只有这样做，才能将相同产品ID的orders.txt记录和pd.txt记录，放在同一个reduceTask里，进而实现最终的替换。value的话，选择订单ID、订单数量、文件名。这里传入文件名的原因是Reduce阶段需要根据不同文件名实现不同处理，所以一定得需要传一个文件名进来。

另外提一句，封装bean对象的时候，需要把两个文件里的所有字段合起来作为一个bean对象，这样子，orders文件的数据可以用这个bean对象，pd.txt里的数据也可以用这个bean对象。相当于做一个大宽表。

reduce阶段就很简单了，相同产品ID的orders.txt记录和pd.txt记录，被放在同一个reduceTask里，可以把来自orders的bean放在一个集合里，来自pd的bean放在一个集合里，然后遍历set覆盖就可以。

（114）ReduceJoin案例代码实操 - TableBean

首先需要定义一个Bean对象，用来序列化两个输入文件的数据，我们命名为TableBean。

package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;import org.apache.hadoop.io.Writable;import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;public class TableBean implements Writable {private String id; //订单idprivate String pid; //产品idprivate int amount; //产品数量private String pname; //产品名称private String flag; //判断是order表还是pd表的标志字段public TableBean() {}public String getId() {return id;}public void setId(String id) {this.id = id;}public String getPid() {return pid;}public void setPid(String pid) {this.pid = pid;}public int getAmount() {return amount;}public void setAmount(int amount) {this.amount = amount;}public String getPname() {return pname;}public void setPname(String pname) {this.pname = pname;}public String getFlag() {return flag;}public void setFlag(String flag) {this.flag = flag;}@Overridepublic String toString() {return id + "\t" + pname + "\t" + amount;}// 序列化方法@Overridepublic void write(DataOutput out) throws IOException {out.writeUTF(id);out.writeUTF(pid);out.writeInt(amount);out.writeUTF(pname);out.writeUTF(flag);}// 反序列化方法// 注意，序列化的顺序必须要跟反序列化的顺序一致@Overridepublic void readFields(DataInput in) throws IOException {this.id = in.readUTF();this.pid = in.readUTF();this.amount = in.readInt();this.pname = in.readUTF();this.flag = in.readUTF();}
}

注意，序列化的顺序必须要跟反序列化的顺序一致。

（115）ReduceJoin案例代码实操 - TableMapper

TableMapper的主要作用，就是将输入的数据，划分成指定的KV对，以供Reduce阶段使用。

命名为TableMapper，获取文件名称的代码也包含在这里。

package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;import java.io.IOException;public class TableMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,TableBean> {private String filename;private Text outK = new Text();private TableBean outV = new TableBean();@Overrideprotected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {//获取对应文件名称InputSplit split = context.getInputSplit();FileSplit fileSplit = (FileSplit) split;filename = fileSplit.getPath().getName();}@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {//获取一行String line = value.toString();//判断是哪个文件,然后针对文件进行不同的操作if(filename.contains("order")){  //订单表的处理String[] split = line.split("\t");//封装outKoutK.set(split[1]);//封装outVoutV.setId(split[0]);outV.setPid(split[1]);outV.setAmount(Integer.parseInt(split[2]));outV.setPname("");outV.setFlag("order");}else {                             //商品表的处理String[] split = line.split("\t");//封装outKoutK.set(split[0]);//封装outVoutV.setId("");outV.setPid(split[0]);outV.setAmount(0);outV.setPname(split[1]);outV.setFlag("pd");}//写出KVcontext.write(outK,outV);}
}

（116）ReduceJoin案例代码实操 - Reducer及Driver

主要是编写Reduce部分。Mapper之后，一组相同的key的数据会进入一个ReduceTask，接下来需要编写自定义逻辑，让Reduce可以实现关联后输出。

需要创建两个集合，每个集合接收不同文件，一个接收order文件数据，另一个接收码表数据。然后循环遍历order集合，把码表集合里的值set进去。

新建TableReducer：

package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.util.ArrayList;public class TableReducer extends Reducer<Text,TableBean,TableBean, NullWritable> {@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<TableBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {ArrayList<TableBean> orderBeans = new ArrayList<>();TableBean pdBean = new TableBean();for (TableBean value : values) {//判断数据来自哪个表if("order".equals(value.getFlag())){   //订单表//创建一个临时TableBean对象接收valueTableBean tmpOrderBean = new TableBean();try {BeanUtils.copyProperties(tmpOrderBean,value);} catch (IllegalAccessException e) {e.printStackTrace();} catch (InvocationTargetException e) {e.printStackTrace();}//将临时TableBean对象添加到集合orderBeansorderBeans.add(tmpOrderBean);}else {                                    //商品表try {BeanUtils.copyProperties(pdBean,value);} catch (IllegalAccessException e) {e.printStackTrace();} catch (InvocationTargetException e) {e.printStackTrace();}}}//遍历集合orderBeans,替换掉每个orderBean的pid为pname,然后写出for (TableBean orderBean : orderBeans) {orderBean.setPname(pdBean.getPname());//写出修改后的orderBean对象context.write(orderBean,NullWritable.get());}}
}

根据教程上说的，这里只有一个地方需要注意，但是用处也不是很大，就是 集合在add value的时候，不能直接add 传进来的value，而是需要重新new一个TableBean，将value值赋值给这个新的TableBean，最后add这个新的TableBean。

这么做的原因是，传进来的values，其实是一个Iterable<TableBean> ，不是传统意义上的迭代器，可以简单理解成，Iterable<TableBean> 里的每个value用的是同一个内存地址，每次读取出value就总是赋给那个内存地址，所以不能直接add value，否则add 一百次，也只会记住最后一次add的那个value。

这似乎是Hadoop为了避免因创建过多实例引起资源浪费，而做的优化。

没有测过，做简单了解吧。

最后在驱动类里注册：

package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;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;public class TableDriver {public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Job job = Job.getInstance(new Configuration());job.setJarByClass(TableDriver.class);job.setMapperClass(TableMapper.class);job.setReducerClass(TableReducer.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);job.setOutputKeyClass(TableBean.class);job.setOutputValueClass(NullWritable.class);FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\input"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\output"));boolean b = job.waitForCompletion(true);System.exit(b ? 0 : 1);}
}

大功告成

参考文献

1. 【尚硅谷大数据Hadoop教程，hadoop3.x搭建到集群调优，百万播放】