1.Map端Join解决数据倾斜　 

　　1.Mapreduce中会将map输出的kv对，按照相同key分组(调用getPartition)，然后分发给不同的reducetask

　　2.Map输出结果的时候调用了Partitioner组件(返回分区号)，由它决定将数据放到哪个区中，默认的分组规

则为：根据key的hashcode%reducetask数来分发，源代码如下：

public class HashPartitioner
     
       extends Partitioner
      
        {  /** Use { @link Object#hashCode()} to partition. */ public int getPartition(K key, V value,int numReduceTasks) { return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks; } }
      
     

　　3.所以：如果要按照我们自己的需求进行分组，则需要改写数据分发（分组）组件Partitioner，自定义一个

CustomPartitioner继承抽象类：Partitioner，来返回一个分区编号

　　4.然后在job对象中，设置自定义partitioner： job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class)

　　5.自定义partition后，要根据自定义partitioner的逻辑设置相应数量的ReduceTask

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 　　存在的问题：如若Mapper输出的一些Key特别多，另一些Key特别少就会产生数据倾斜，造成一些Reducer特别忙

，一些则比较闲，我们说Mapper端相同key的输出数据会发到同一个Redurce端，需要把key相同的放在一起才能进行

拼接，所以才需要Reducer。如果我们不需要Reducer就能做拼接，就不存在数据倾斜了。

　　解决方案：Map端Join解决数据倾斜，我们为每一个MapTask准备一个表的全表。这种机制叫做Map Side Join。

当然这个表的全表不能很大　

2.map端join算法实现原理：

　　原理阐述：1.适用于关联表中有小表的情形；2.可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地

对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果，可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度；3.Hadoop提供

了一个Distributed Cache机制，能把文件在合适的时候发给MapTask，MapTask就可以从本地进行加载小表数据；

3.map端join代码实现示例：　

　　：先在mapper类中预先定义好小表，进行join

　　：并用distributedcache机制将小表的数据分发到每一个maptask执行节点，从而每一个maptask节点可以从本地加

载到小表的数据，进而在本地即可实现join

　　：引入实际场景中的解决方案：一次加载数据库或者用distributedcache

代码：

package cn.gigdata.hdfs.mr;import java.io.BufferedReader;import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.net.URI;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import org.apache.commons.lang.StringUtils;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;/** * 解决在Redue端的数据倾斜问题 * @author Administrator */public class MapSideJoin {    public static class MapSideJoinMapper extends Mapper
     
      {                // 用一个hashmap来加载保存产品信息表        Map
      
        pdInfoMap = new HashMap
       
        ();        Text k = new Text();        /**         * 通过阅读父类Mapper的源码，发现 setup方法是在maptask处理数据之前调用一次 可以用来做一些初始化工作         */        @Override        protected void setup(Mapper
        
         .Context context) throws IOException, InterruptedException {            //读取MapTask工作目录(已经存在，直接根据文件名进行读取)的文件，将数据放入HashMap中            BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("pdts.txt")));            String line;            while(StringUtils.isNotEmpty(line = br.readLine())){                String[] fields = line.split(",");                pdInfoMap.put(fields[0], fields[1]);            }            br.close();        }                //由于已经持有完整的产品信息表，所以在map方法中就能实现join逻辑了        @Override        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {            String orderLine = value.toString();            String fields[]  = orderLine.split(",");            //根据订单ID，在商品表中get到ID对应的商品名称            String pdName = pdInfoMap.get(fields[2]);            k.set(orderLine + "," + pdName);            context.write(k, NullWritable.get());        }    }        public static void main(String[] args) throws Exception {        Configuration conf = new Configuration();        Job job = Job.getInstance(conf);        job.setJarByClass(MapSideJoin.class);        job.setMapperClass(MapSideJoinMapper.class);        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));        // 指定需要缓存一个文件到所有的maptask运行节点工作目录        /* job.addArchiveToClassPath(archive); */// 缓存jar包到task运行节点的classpath中        /* job.addFileToClassPath(file); */// 缓存普通文件到task运行节点的classpath中        /* job.addCacheArchive(uri); */// 缓存压缩包文件到task运行节点的工作目录        /* job.addCacheFile(uri) */// 缓存普通文件到task运行节点的工作目录        // 将产品表文件缓存到Maptask工作节点的工作目录中去(Map运行时将会得到改文件)        job.addCacheFile(new URI("file:/F:/pduct/pdts.txt"));        //map端join的逻辑不需要reduce阶段，设置reducetask数量为0        job.setNumReduceTasks(0);                boolean res = job.waitForCompletion(true);        System.exit(res ? 0 : 1);    }}
        
       
      
     

 产品数据文件：pdts.txt

P0001,sss,1001,2P0002,111,1000,3P0003,www,1002,4

订单数据文件：order.txt

1001,20150710,P0001,21002,20150710,P0001,31002,20150710,P0002,31003,20150710,P0003,3

运行结果文件：part-m-00000

1001,20150710,P0001,2,sss1002,20150710,P0001,3,sss1002,20150710,P0002,3,1111003,20150710,P0003,3,www