所谓的map-side预聚合,说的是在每个节点本地对相同的key进行一次聚合操作,类似于MapReduce中的本地combiner。 map-side预聚合之后,每个节点本地就只会有一条相同的key,因为多条相同的key都被聚合起来了。其它节点在拉取所有节点上的相同key时,就会大大减少需要拉取的数据数量,从而也就减少了磁盘IO以及网络传输开销。
Map-side Join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作,其中,“小表”是指文件足够小,可以加载到内存中。该算法可以将join算子执行在Map端,无需经历shuffle和reduce等阶段,因此效率非常高。 在Hadoop MapReduce中, map-side join是借助DistributedCache实现的。DistributedCache可以帮我们将小文件分发到各个节点的Task...
Hive中的Map-side Join和Reduce-side Join是两种不同的数据连接方式。 Map-side Join是指在Map阶段进行数据连接操作,即在数据被分发到各个节点执行Map任务时就将需要连接的数据集加载到内存中,以便在Map任务中进行连接操作。这样可以减少数据在节点之间的传输量,提高连接操作的效率。但是,Map-side Join对内存的要求较...
两表Join的实现算法非常多,一般我们会根据两表的数据特点选取不同的join算法,其中,最常用的两个算法是map-side join和reduce-side join。本文将介绍如何在apache spark中实现这两种算法。 (1)Map-side Join Map-side Join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作,其中,“小表”是指文件足够小,可以加载到内存中...
Map-side Join 会将数据从不同的 dataset 中取出,连接起来并放到相应的某个 Mapper 中处理,因此 key 相同的数据肯定会在同一个 Mapper 里面一起得到处理的。如果 Mapper 前 dataset 中的数据是无序的,那么对于 dataset A 的任意一个 key,要到其它的 dataset 中寻找该 key 对应的数据,造成的复杂度是 n 的...
MapReduce Example | Reduce Side Join MapReduce Example | Edureka Map-side Join Vs. Join | Edureka Blog
mapsidejoinstrategy无法执行右\u外\u连接，因此无法执行完全\u外\u连接。设计是不可能的。整个工作发生...
Using a map-side aggregation, the mappers would instead tokenize each row and store partial counts in an in-memory hash map. (More precisely, the mappers are storing each key with the corresponding partial aggregation, which is just a count in this case.) Periodically, the mappers will out...
* map-side-join * 取出小表中出现的用户与大表关联后取出所需要的信息 * *///部分人信息(身份证,姓名)val people_info=sc.parallelize(Array(("110","lsw"),("222","yyy"))).collectAsMap()//全国的学生详细信息(身份证,学校名称,学号...)val student_all=sc.parallelize(Array(("110","s1","21...
当密钥被复制时，实际输出该密钥的叉积。使用cogroup并且只输出每个密钥的k/v对，或者只Map到id，然后...