类似SQL中的join，需要将两个不同文件进行关联输出，例如一张是详情数据、一张是码值数据，需要关联输出的详情中进行了码值转换。

在 Reduce 端进行 join

Map端的主要工作：为来自不同表或文件的 key-value 对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为 key ，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。
Reduce端的主要工作：在Reduce端以连接字段作为 key 的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在Map阶段已经打标志）分开，最后进行合并就可以了。

示例，将订单表和产品表使用MapReduce做 join。
在Mapper中，将pid设置为 key，这样相同 key 的订单数据、产品数据就都能进入同一个 reduce 方法中处理。
然后在这个reduce方法中，判断如果是产品表，就获取产品名称；如果是订单表，就先存入集合。最后再遍历订单集合，将产品名称设置进去。
订单表表数据：

id（订单编号）	pid（产品编号）	amount（数量）
1001	01	1
1002	02	1
1003	03	4
1004	01	2
1005	01	3
1006	02	5

产品表：

pid（产品编号）	pname（产品名称）
01	苹果
02	桔子
03	香蕉

最终输出结果：订单编号、产品名称、数量。
示例输入数据：
order.txt:

1001@01@1
1002@02@1
1003@03@4
1004@01@2
1005@01@3
1006@02@5

product.txt：

01@苹果
02@桔子
03@香蕉

编写JavaBean

package com.study.mapreduce.reducejoin;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
/**
 * JavaBean结果
 */
public class OrderInfo implements Writable {
    private String id;  // 订单编号
    private String pid;  // 产品编号
    private Integer amount;  // 数量
    private String pname;  // 产品名称
    private String _from_table;  // 标记该条数据的来源表：order、product
    public OrderInfo() {
    }
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(id);  // 序列化String时，使用 writeUTF写出、readUTF读取
        out.writeUTF(pid);
        out.writeInt(amount);
        out.writeUTF(pname);
        out.writeUTF(_from_table);
    }
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        id = in.readUTF(); 
        pid = in.readUTF();
        amount = in.readInt();
        pname = in.readUTF();
        _from_table = in.readUTF();
    }
    // 重写toString，将JavaBean输出到文件时会调用toString方法输出
    @Override
    public String toString() {
        return "OrderInfo{" +
                "id='" + id + '\'' +
                ", pid='" + pid + '\'' +
                ", amount=" + amount +
                ", pname='" + pname + '\'' +
                ", _from_table='" + _from_table + '\'' +
                '}';
    }
    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 Integer getAmount() {
        return amount;
    }
    public void setAmount(Integer amount) {
        this.amount = amount;
    }
    public String getPname() {
        return pname;
    }
    public void setPname(String pname) {
        this.pname = pname;
    }
    public String get_from_table() {
        return _from_table;
    }
    public void set_from_table(String _from_table) {
        this._from_table = _from_table;
    }
}

编写Mapper

package com.study.mapreduce.reducejoin;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.log4j.Logger;
import java.io.IOException;
public class ReduceJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, OrderInfo> {
    private Logger logger = Logger.getLogger(ReduceJoinMapper.class);
    private Text outKey = new Text();
    private String fileName = ""; // 当前MapTask处理的文件名称
    /**
     * 重写初始化方法，在初始化方法中通过切片信息【获取到文件名称】，避免每次都在map方法中读取耗费资源
     * 因为每个切片对应一个MapTask，所以这个MapTask的初始化方法就是这个切片的初始化方法
     * 因为一个文件可以切多个片，但是一个切片只会对应一个文件，所以这个切片对应的文件信息是固定的
     */
    @Override
    protected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, OrderInfo>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // JobSubmitter 的 writeNewSplits 中会调用 input.getSplits(job) 进行切片
        // 我们使用的默认InputFormat，也就是 TextInputFormat。TextInputFormat 的 getSplits 方法在 FileInputFormat（TextInputFormat的父类）中
        // FileInputFormat 的 getSplits 方法会调用makeSplit创建 FileSplit 类型的切片对象
        fileName = ((FileSplit) context.getInputSplit()).getPath().getName();
    }
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, OrderInfo>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] valueArray = value.toString().split("@");
        logger.info("---------------------------------------------------------");
        logger.info("fileName:" + fileName);
        OrderInfo orderInfo = new OrderInfo();
        if(fileName.startsWith("order")) {  // 处理 order.txt文件的内容
            orderInfo.setId(valueArray[0]);
            orderInfo.setPid(valueArray[1]);
            orderInfo.setAmount(Integer.valueOf(valueArray[2]));
            orderInfo.set_from_table("_ORDER_");  // 设置来源表为order表
            orderInfo.setPname("");  // 属性值不能有null，否则会报NPE空指针异常。可以设置一个默认值
            outKey.set(valueArray[1]);
        } else {   // 处理 product.txt文件的内容
            orderInfo.setPid(valueArray[0]);
            orderInfo.setPname(valueArray[1]);
            orderInfo.set_from_table("_PRODUCT_");  // 设置来源表为product
            // 防止空指针异常，对null属性设置一个默认值
            orderInfo.setId("");
            orderInfo.setAmount(-1);
            outKey.set(valueArray[0]);
        }
        context.write(outKey, orderInfo);
        logger.info(orderInfo);
        logger.info("-------------------------------------------");
    }
}

编写Reducer

package com.study.mapreduce.reducejoin;
import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.log4j.Logger;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
public class ReduceJoinReducer extends Reducer<Text, OrderInfo, Text, OrderInfo> {
    private Logger logger = Logger.getLogger(ReduceJoinReducer.class);
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<OrderInfo> values, Reducer<Text, OrderInfo, Text, OrderInfo>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        logger.info("=====================================");
        logger.info("key: " + key);
        List<OrderInfo> orderInfoList = new ArrayList<>();
        String pname = "";
        Iterator<OrderInfo> iterator = values.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            OrderInfo orderInfo = iterator.next();
            logger.info(orderInfo);
            if("_PRODUCT_".equals(orderInfo.get_from_table())) {
                pname = orderInfo.getPname();
            } else {
                // 此处不能直接使用：orderInfoList.add(orderInfo);
                // Hadoop迭代器为了优化效率，使用了对象重用。
                // 迭代时value始终指向同一个内存地址，改变的只是引用地址中的字段属性
                // 即这个循环了这么多次的orderInfo，其实是同一个对象，只是对象的属性值在不断变化
                // 所以这里需要 new 一个新对象来存放这些属性，然后将这个新对象塞给集合
                OrderInfo orderInfoTemp = new OrderInfo();
//                orderInfoTemp.setId(orderInfo.getId());
//                orderInfoTemp.setPid(orderInfo.getPid());
//                orderInfoTemp.setAmount(orderInfo.getAmount());
//                orderInfoTemp.set_from_table(orderInfo.get_from_table());
                try {
                    // 使用BeanUtils工具对同名属性进行赋值
                    // 第一个参数：要设置值的目标对象
                    // 第二个参数：源对象
                    BeanUtils.copyProperties(orderInfoTemp, orderInfo);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                orderInfoList.add(orderInfoTemp);
            }
        }
        logger.info("**********************************");
        for (OrderInfo orderInfo : orderInfoList) {
            orderInfo.setPname(pname);
            context.write(key, orderInfo);
            logger.info(orderInfo);
        }
        logger.info("===========================================");
    }
}

编写Driver

package com.study.mapreduce.reducejoin;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
public class ReduceJoinDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
        Configuration config = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(config);
        job.setJarByClass(ReduceJoinDriver.class);
        job.setMapperClass(ReduceJoinMapper.class);
        job.setReducerClass(ReduceJoinReducer.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(OrderInfo.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(OrderInfo.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/app/order/input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/app/order/output/output2"));
        boolean success = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(success ? 0 : 1);  // 程序退出
    }
}

输出结果：

01    OrderInfo{id='1005', pid='01', amount=3, pname='苹果', _from_table='_ORDER_'}
01    OrderInfo{id='1004', pid='01', amount=2, pname='苹果', _from_table='_ORDER_'}
01    OrderInfo{id='1001', pid='01', amount=1, pname='苹果', _from_table='_ORDER_'}
02    OrderInfo{id='1006', pid='02', amount=5, pname='桔子', _from_table='_ORDER_'}
02    OrderInfo{id='1002', pid='02', amount=1, pname='桔子', _from_table='_ORDER_'}
03    OrderInfo{id='1003', pid='03', amount=4, pname='香蕉', _from_table='_ORDER_'}

在 Map 端进行 Join

join合并的操作如果在Reduce段完成，Reduce端的处理压力就会很大，Map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在Reduce阶段极易发生数据倾斜。
因为一般情况下，MapTask的节点数量要多于ReduceTask，可以在Map段进行数据join合并。
适用场景：一张表很小、另一张表很大。先将小表读取加载进内存中，然后在Map端进行 join合并。

具体方法：采用DistributedCache

在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中

在Driver驱动类中加载缓存：

// 缓存普通文件到Task运行节点
job.addCacheFile(new URI("file:///app/cache/product.txt"));
// 如果是集群运行，需要设置成 hdfs 路径

在Map端进行 join，此时不再需要Reduce阶段，可以设置 ReduceTask数量为0
```
// 因为在Map端已经完成了join，达到了目的，不再需要ReduceTask，可以设置取消ReduceTask
job.setNumReduceTasks(0);
```
编写Driver
```java package com.study.mapreduce.mapjoin;

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; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException;

public class MapJoinDriver { public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException, URISyntaxException { Configuration config = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(config);

    job.setJarByClass(MapJoinDriver.class);
    job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    // 不需要汇总出Value，可以设置为null（NullWritable.get()）
    job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
    // 设置取消ReduceTask
    job.setNumReduceTasks(0);
    // 加载缓存数据
    job.addCacheFile(new URI("/app/order/input/product.txt"));
    FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/app/order/input/order.txt"));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/app/order/output/output3"));
    boolean success = job.waitForCompletion(true);
    System.exit(success ? 0 : 1);  // 程序退出
}

}

<a name="vCMdj"></a>
### 编写Mapper
```java
package com.study.mapreduce.mapjoin;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
    private Map<String, String> productMap = new HashMap<>();  // product表数据
    private Text outKey = new Text();
    /**
     * 在MapTask初始化时加载缓存文件
     */
    @Override
    protected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 获取product.txt缓存文件
        URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
        URI productFile = cacheFiles[0];
        // 读取product.txt文件
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(context.getConfiguration());
        FSDataInputStream inputStream = fileSystem.open(new Path(productFile));
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
        String line = "";
        while((line = br.readLine()) != null) {
            String[] strArray = line.split("@");
            productMap.put(strArray[0], strArray[1]);
        }
        IOUtils.closeStream(br);
    }
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] fields = line.split("@");
        String id = fields[0];
        String pid = fields[1];
        int amount = Integer.valueOf(fields[2]);
        String pname = productMap.get(pid);
        String resultKey = id  +"\t" + pname + "\t" + amount;
        outKey.set(resultKey);
        context.write(outKey, NullWritable.get());
    }
}

大数据Hadoop

17-Join转换两个文件码值

在 Reduce 端进行 join

编写JavaBean

编写Mapper

编写Reducer

编写Driver

在 Map 端进行 Join

编写Driver