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MapReduce初级案例——单表关联

“ 单表关联”这个实例要求从给出的数据中寻找所关心的数据,它是对原始数据所包含信息的挖掘。下面进入这个实例。 1 .实例描述 实例中给出 child-parent(孩子——父母)表,要求输出 grandchild-grandparent(孙子——爷奶)表。 样例输入如下所示。 file: 家族树状关系谱: 样例输出如下所示。 file: 2 .设计思路 分析这个实例,显然需要进行单表连接,连接的是左表的 parent 列和右表的 child 列,且左表和右表是同一个表。 连接结果中除去连接的两列就是所需要的结果——“ grandchild–grandparent”表。要用MapReduce 解决这个实例, 首先应该考虑如何实现表的自连接; 其次就是连接列的设置;最后是结果的整理。 考虑到 MapReduce 的 shuffle 过程会将相同的 key 会连接在一起,所以可以将 map 结果的 key 设置成待连接的列,然后列中相同的值就自然会连接在一起了。再与最开始的分析联系起来: 要连接的是左表的 parent 列和右表的 child 列,且左表和右表是同一个表,所以在 map阶段将...

HBase原理-数据读取流程解析

和写流程相比,HBase读数据是一个更加复杂的操作流程,这主要基于两个方面的原因:其一是因为整个HBase存储引擎基于LSM-Like树实现,因此一次范围查询可能会涉及多个分片、多块缓存甚至多个数据存储文件;其二是因为HBase中更新操作以及删除操作实现都很简单,更新操作并没有更新原有数据,而是使用时间戳属性实现了多版本。删除操作也并没有真正删除原有数据,只是插入了一条打上”deleted”标签的数据,而真正的数据删除发生在系统异步执行Major_Compact的时候。很显然,这种实现套路大大简化了数据更新、删除流程,但是对于数据读取来说却意味着套上了层层枷锁,读取过程需要根据版本进行过滤,同时对已经标记删除的数据也要进行过滤。 总之,把这么复杂的事情讲明白并不是一件简单的事情,为了更加条理化地分析整个查询过程,接下来笔者会用两篇文章来讲解整个过程,首篇文章主要会从框架的角度粗粒度地分析scan的整体流程,并不会涉及太多的细节实现。大多数看客通过首篇文章基本就可以初步了解scan的工作思路;为了能够从细节理清楚整个scan流程,接着第二篇文章将会在第一篇的基础上引入更多的实现细节以及H...

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