MapReduce程序之实现单表关联，mapreduce单表关联
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阶段将读入数据分割成child和parent之后，会将parent设置成key，child设置成value进行输出，并作为左表；再将同一对child和parent中的child设置成key，parent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"grandchild--grandparent"关系。取出每个key的value-list进行解析，将左表中的child放入一个数组，右表中的parent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
程序代码
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class STjoin {
public static int time = 0;
/*
* map将输出分割child和parent，然后正序输出一次作为右表，
* 反序输出一次作为左表，需要注意的是在输出的value中必须
* 加上左右表的区别标识。
*/
public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
// 实现map函数
public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line=value.toString();
String[] strs= line.split("\t");
context.write(new Text(strs[1]),new Text("1+"+strs[0]));//输出左表
context.write(new Text(strs[0]),new Text("2+"+strs[1]));//输出右表
}
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
// 实现reduce函数
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 输出表头
if (0 == time) {
context.write(new Text("grandchild"