Map Join和Reduce Join的區別以及代碼實現
MapReduce Join 對兩份數據data1和data2進行關鍵詞連接是一個很通用的問題，如果數據量比較小，可以在內存中完成連接。 如果數據量比較大，在內存進行連接操會發生OOM。mapreduce join可以用來解決大數據的連接。 1 思路 1.1 reduce join 在map階段, 把關鍵字作爲key輸出，並在value中標記出數據是來自data1還是data2。因爲在shuf
相關文章
- 1. Hive中map-join 和 reduce-join
- 2. Hadoop的Map-side join和Reduce-side join
- 3. Hive 之 map join 和 left semi join 區別
- 4. Apache Spark探祕：實現Map-side Join和Reduce-side Join
- 5. MySQL left join,right join,inner join 以及where和on的區別
- 6. Map/Reduce中Join查詢實現
- 7. 【mySQL】left join、right join和join的區別
- 8. SQL的EQUI JOIN【join和left join區別】
- 9. reduce端join算法實現
- 10. SQL 中 left join、right join 以及inner join 的區別
- 更多相關文章...
- • SQLite Join - SQLite教程
- • PHP join() 函數 - PHP參考手冊
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Hive中map-join 和 reduce-join
- 2. Hadoop的Map-side join和Reduce-side join
- 3. Hive 之 map join 和 left semi join 區別
- 4. Apache Spark探祕：實現Map-side Join和Reduce-side Join
- 5. MySQL left join,right join,inner join 以及where和on的區別
- 6. Map/Reduce中Join查詢實現
- 7. 【mySQL】left join、right join和join的區別
- 8. SQL的EQUI JOIN【join和left join區別】
- 9. reduce端join算法實現
- 10. SQL 中 left join、right join 以及inner join 的區別