Hadoop之使用python实现数据集合间join操作

hadoop之steaming介绍

hadoop有个工具叫做steaming,能够支持python、shell、C++、PHP等其他任何支持标准输入stdin及标准输出stdout的语言,其运行原理可以通过和标准java的map-reduce程序对比来说明:

使用原生java语言实现Map-reduce程序
  1. hadoop准备好数据后,将数据传送给java的map程序
  2. java的map程序将数据处理后,输出O1
  3. hadoop将O1打散、排序,然后传给不同的reduce机器
  4. 每个reduce机器将传来的数据传给reduce程序
  5. reduce程序将数据处理,输出最终数据O2
借助hadoop streaming使用python语言实现Map-reduce程序
  1. hadoop准备好数据后,将数据传送给java的map程序
  2. java的map程序将数据处理成“键/值”对,并传送给python的map程序
  3. python的map程序将数据处理后,将结果传回给java的map程序
  4. java的map程序将数据输出为O1
  5. hadoop将O1打散、排序,然后传给不同的reduce机器
  6. 每个reduce机器将传来的数据处理成“键/值”对,并传送给python的reduce程序
  7. python的reduce程序将数据处理后,将结果返回给java的reduce程序
  8. java的reduce程序将数据处理,输出最终数据O2

上面红色表示map的对比,蓝色表示reduce的对比,可以看出streaming程序多了一步中间处理,这样说来steaming程序的效率和性能应该低于java版的程序,然而python的开发效率、运行性能有时候会大于java,这就是streaming的优势所在。

hadoop之实现集合join的需求

hadoop是用来做数据分析的,大都是对集合进行操作,因此该过程中将集合join起来使得一个集合能得到另一个集合对应的信息的需求非常常见。

比如以下这个需求,有两份数据:学生信息(学号,姓名)和学生成绩(学号、课程、成绩),特点是有个共同的主键“学号”,现在需要将两者结合起来得到数据(学号,姓名,课程,成绩),计算公式:

学号,姓名) join (学号,课程,成绩)= (学号,姓名,课程,成绩)

数据事例1-学生信息:

学号sno姓名name
01name1
02name2
03name3
04name4

数据事例2:-学生成绩:

学号sno课程号courseno成绩grade
010180
010290
020182
020295

期待的最终输出:

学号sno姓名name课程courseno成绩grade
01name10180
01name10290
02name20182
02name20295

实现join的注意点和易踩坑总结

如果你想写一个完善健壮的map reduce程序,我建议你首先弄清楚输入数据的格式、输出数据的格式,然后自己手动构建输入数据并手动计算出输出数据,这个过程中你会发现一些写程序中需要特别处理的地方:

  1. 实现join的key是哪个,是1个字段还是2个字段,本例中key是sno,1个字段
  2. 每个集合中key是否可以重复,本例中数据1不可重复,数据2的key可以重复
  3. 每个集合中key的对应值是否可以不存在,本例中有学生会没成绩,所以数据2的key可以为空

第1条会影响到hadoop启动脚本中key.fields和partition的配置,第2条会影响到map-reduce程序中具体的代码实现方式,第3条同样影响代码编写方式。

hadoop实现join操作的思路

具体思路是给每个数据源加上一个数字标记label,这样hadoop对其排序后同一个字段的数据排在一起并且按照label排好序了,于是直接将相邻相同key的数据合并在一起输出就得到了结果。

1、 map阶段:给表1和表2加标记,其实就是多输出一个字段,比如表一加标记为0,表2加标记为2;

2、 partion阶段:根据学号key为第一主键,标记label为第二主键进行排序和分区

3、 reduce阶段:由于已经按照第一主键、第二主键排好了序,将相邻相同key数据合并输出

hadoop使用python实现join的map和reduce代码

mapper.py的代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
#Mapper.py
#来自疯狂的蚂蚁www.crazyant.net
import os
import sys

#mapper脚本
def mapper():
	#获取当前正在处理的文件的名字,这里我们有两个输入文件
	#所以要加以区分
	filepath = os.environ["map_input_file"]
	filename = os.path.split(filepath)[-1]
	for line in sys.stdin:
		if line.strip()=="":
			continue
		fields = line[:-1].split("\t")
		sno = fields[0]
		#以下判断filename的目的是不同的文件有不同的字段,并且需加上不同的标记
		if filename == 'data_info':
			name = fields[1]
			#下面的数字'0'就是为数据源1加上的统一标记
			print '\t'.join((sno,'0',name))
		elif filename == 'data_grade':
			courseno = fields[1]
			grade = fields[2]
			#下面的数字'1'就是为数据源1加上的统一标记
			print '\t'.join((sno,'1',courseno,grade))

if __name__=='__main__':
	mapper()

reducer的代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
#reducer.py
#来自疯狂的蚂蚁www.crazyant.net
import sys

def reducer():
	#为了记录和上一个记录的区别,用lastsno记录上个sno
	lastsno = ""

	for line in sys.stdin:
		if line.strip()=="":
			continue
		fields = line[:-1].split("\t")
		sno = fields[0]
		'''
		处理思路:
		遇见当前key与上一条key不同并且label=0,就记录下来name值,
		当前key与上一条key相同并且label==1,则将本条数据的courseno、
		grade联通上一条记录的name一起输出成最终结果
		'''
		if sno != lastsno:
			name=""
			#这里没有判断label==1的情况,
			#因为sno!=lastno,并且label=1表示该条key没有数据源1的数据
			if fields[1]=="0":
				name=fields[2]
		elif sno==lastno:
			#这里没有判断label==0的情况,
			#因为sno==lastno并且label==0表示该条key没有数据源2的数据
			if fields[2]=="1":
				courseno=fields[2]
				grade=fields[3]
				if name:
					print '\t'.join((lastsno,name,courseno,grade))
		lastsno = sno

if __name__=='__main__':
	reducer()

使用shell脚本启动hadoop程序的方法:

#先删除输出目录
~/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop fs -rmr /hdfs/jointest/output
#来自疯狂的蚂蚁www.crazyant.net
#注意,下面配置中的环境值每个人机器不一样
~/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop streaming \
	-D mapred.map.tasks=10 \
	-D mapred.reduce.tasks=5 \
	-D mapred.job.map.capacity=10 \
	-D mapred.job.reduce.capacity=5 \
	-D mapred.job.name="join--sno_name-sno_courseno_grade" \
	-D num.key.fields.for.partition=1 \
	-D stream.num.map.output.key.fields=2 \
	-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \
	-input "/hdfs/jointest/input/*" \
	-output "/hdfs/jointest/output" \
	-mapper "python26/bin/python26.sh mapper.py" \
	-reducer "python26/bin/python26.sh reducer.py" \
	-file "mapper.py" \
	-file "reducer.py" \
	-cacheArchive "/share/python26.tar.gz#python26"

#看看运行成功没,若输出0则表示成功了
echo $?

可以自己手工构造输入输出数据进行测试,本程序是验证过的。

更多需要注意的地方

hadoop的join操作可以分为很多类型,各种类型脚本的编写有所不同,其分类是按照key字段数目、value字段数目、key是否可重复来划分的,以下是一个个人总结的对照表,表示会影响的地方:

影响类型影响的范围
key字段数目1、启动脚本中num.key.fields.for.partition的配置2、启动脚本中stream.num.map.output.key.fields的配置

3、map和reduce脚本中key的获取

4、map和reduce脚本中每一条数据和上一条数据比较的方法key是否可重复如果数据源1可重复,标记为M;数据源2可重复标记为N,那么join可以分为:1*1、M*1、M*N类型

1*1类型:reduce中先记录第一个value,然后在下一条直接合并输出;

M*1类型:将类型1作为标记小的输出,然后每次遇见label=1就记录value,每遇见一次label=2就输出一次最终结果;

M*N类型:遇见类型1,就用数组记录value值,遇见label=2就将将记录的数组值全部连同该行value输出。value字段数目影响每次label=1时记录的数据个数,需要将value都记录下来

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5 thoughts on “Hadoop之使用python实现数据集合间join操作”

  1. 挺详细的样子,如果可以用python举例实现不同类别的join,那就更完美了,比如map join和semijoin,顶上去,分享万岁。

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    • 非常感谢您的支持,join的类别确实是很多,我自己理解按照key是否可重复可分为1*1、M*1、M*N类型,还有您说的map join和semi join类型,每个代码其实不多,有空我会整理一篇出来,欢迎关注!

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  2. #因为sno==lastno并且label==0表示该条key没有数据源2的数据
    if fields[2]==”1″:
    courseno=fields[2]

    if里的fields的id应该是1吧

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