实验来自章鱼大数据--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------实验来自章鱼大数据
实验目的
1.准确理解MapReduce单表连接的设计原理
2.熟练掌握MapReduce单表连接程序的编写
3.了解单表连接的运用场景
4.学会编写MapReduce单表连接程序代码解决问题
实验原理
以本实验的buyer1(buyer_id,friends_id)表为例来阐述单表连接的实验原理。单表连接，连接的是左表的buyer_id列和右表的friends_id列，且左表和右表是同一个表。因此，在map阶段将读入数据分割成buyer_id和friends_id之后，会将buyer_id设置成key，friends_id设置成value，直接输出并将其作为左表；再将同一对buyer_id和friends_id中的friends_id设置成key，buyer_id设置成value进行输出，作为右表。为了区分输出中的左右表，需要在输出的value中再加上左右表的信息，比如在value的String最开始处加上字符1表示左表，加上字符2表示右表。这样在map的结果中就形成了左表和右表，然后在shuffle过程中完成连接。reduce接收到连接的结果，其中每个key的value-list就包含了"buyer_idfriends_id--friends_idbuyer_id"关系。取出每个key的value-list进行解析，将左表中的buyer_id放入一个数组，右表中的friends_id放入一个数组，然后对两个数组求笛卡尔积就是最后的结果了。
实验环境
Linux Ubuntu 14.04
jdk-7u75-linux-x64
hadoop-2.6.0-cdh5.4.5
hadoop-2.6.0-eclipse-cdh5.4.5.jar
eclipse-java-juno-SR2-linux-gtk-x86_64
实验内容
现有某电商的用户好友数据文件，名为buyer1，buyer1中包含（buyer_id,friends_id）两个字段，内容是以"\t"分隔，编写MapReduce进行单表连接，查询出用户的间接好友关系。例如：10001的好友是10002，而10002的好友是10005，那么10001和10005就是间接好友关系。
实验步骤
1.切换到/apps/hadoop/sbin目录下，开启hadoop
2.在Linux本地新建/data/mapreduce7目录。
3.在Linux中切换到/data/mapreduce7目录下，用wget命令从http://192.168.15.254:60000/allfiles/mapreduce7/buyer1网址上下载文本文件buyer1。
然后在当前目录下用wget命令从http://192.168.15.254:60000/allfiles/mapreduce7/hadoop2lib.tar.gz网址上下载项目用到的依赖包。
将hadoop2lib.tar.gz解压到当前目录下。
4.首先在hdfs上新建/mymapreduce7/in目录，然后将Linux本地/data/mapreduce7目录下的buyer1文件导入到hdfs的/mymapreduce7/in目录中。
5.新建Java Project项目，项目名为mapreduce7。
在mapreduce7项目里新建包，包名为mapreduce。
在mapreduce包下新建类，类名为DanJoin。
6.添加项目所需依赖的jar包，右键单击mapreduce7，新建一个文件夹，用于存放项目所需的jar包。
将/data/mapreduce7目录下，hadoop2lib目录中的jar包，拷贝到eclipse中mapreduce7项目的hadoop2lib目录下。
选中所有项目hadoop2lib目录下所有jar包，并添加到Build Path中。
Map处理的是一个纯文本文件，Mapper处理的数据是由InputFormat将数据集切分成小的数据集InputSplit，并用RecordReader解析成对提供给map函数使用。map函数中用split("\t")方法把每行数据进行截取，并把数据存入到数组arr[]，把arr[0]赋值给mapkey，arr[1]赋值给mapvalue。用两个context的write()方法把数据输出两份，再通过标识符relationtype为1或2对两份输出数据的value打标记。
reduce端在接收map端传来的数据时已经把相同key的所有value都放到一个Iterator容器中values。reduce函数中，首先新建两数组buyer[]和friends[]用来存放map端的两份输出数据。然后Iterator迭代中hasNext()和Next()方法加while循环遍历输出values的值并赋值给record，用charAt(0)方法获取record第一个字符赋值给relationtype，用if判断如果relationtype为1则把用substring(2)方法从下标为2开始截取record将其存放到buyer[]中，如果relationtype为2时将截取的数据放到frindes[]数组中。然后用三个for循环嵌套遍历输出，其中key=buyer[m]，value=friends[n]。
main 函数：
8.在DanJoin类文件中，右键并点击=>Run As=>Run on Hadoop选项，将MapReduce任务提交到Hadoop中。
9.待执行完毕后，进入命令模式下，在hdfs上从Java代码指定的输出路径中查看实验结果。
实验结果为：
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