Hadoop实现join的三种方法是什么呢？我们先来说说Hadoop，它是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。在用户并不了解分布式底层细节的情况下也可以开发分布式程序。它充分利用集群的威力进行高速运算及存储。Hadoop它其实实现了一个分布式文件系统，它的框架最核心的设计就是：MapReduce，HDFS。HDFS是为海量的数据提供了存储空间，而MapReduce就是为海量数据提供了运算。要知道只有当线程结束时，join方法才可以继续执行相关语句。我们来现在来说说Hadoop实现join的三种方法。

第一种：reduce side join

Reducesidejoin是最简单的连接方式，其主要思想如下：

在映射阶段，映射函数同时读取两个文件文件1和文件2，为了区分来自两个源的键/值数据对，每个数据都被标记。例如，标记=0表示来自文件文件1，标记=2表示来自文件文件2，即地图阶段的主要任务是标注不同文件中的数据。

在reduce阶段，reduce函数从具有相同键的File1和File2文件中获取valuelist，然后将File1和File2中的数据连接到相同的键。也就是说，实际的连接操作在减少阶段执行。

第二种：map side join

reducesidejoin之所以存在，是因为在映射阶段无法获得所有必要的连接字段，也就是说，相同关键词对应的字段可能在不同的映射中。Reducesidejoin效率不高，因为在洗牌阶段有大量的数据传输。

Mapsidejoin优化了以下几个场景：要连接的两个表中有一个很大，另一个很小，小表可以直接存储在内存中。这样，我们就可以在每个maptask内存中制作一个副本(例如存储在hashtable中)，然后只扫描大表：对于大表中的每个记录键/值，找出hashtable中是否有相同的键记录，如果有，连接后输出。

第三种：SemiJoin

SemiJoin，也称为半连接，是从分布式数据库中借用的一种方法。其动机是：对于reducesidejoin，跨机器的数据传输量非常大，已经成为join操作的瓶颈。如果能在地图端过滤掉不参与加入操作的数据，可以大大节省网络IO。

实现方法很简单：选择一个小表，假设是File1.提取它的键进行联接，保存在File3中，文件3通常很小，可以放在内存中。在映射阶段，使用分布式缓存将文件3复制到每个任务跟踪器，然后过滤掉文件2中不在文件3中的键对应的记录。reduce阶段的其余工作与reducesidejoin相同。

Mapjoin是把一个数据集的数据放入mapset，在setup中把该集放入缓存，所以涉及到DistributedCache，因为涉及到内存，所以放入缓存的数据集样本要小，否则不适用，所以这个业务场景比较少。在reduce的连接中，所有需要连接的数据集都作为map的输入，数据在map的逻辑中标记，数据在reduce中合并，需要用户自定义数据类型。

以上我们介绍了Hadoop实现join的三种方法，希望能够对大家有一定的帮助，如果您想继续了解相关内容，请您继续关注中培伟业。