Hadoop中如何进行数据的合并和拆分？代码举例讲解

发表于2023年8月20日2023年6月11日作者 IT之美

在Hadoop中进行数据合并和拆分的主要方式是:

1、使用Hive的UNION ALL实现表合并:

将多个表的结果集按行合并,要求表结构完全相同。
可以用于合并相同结构的临时表或分区表。
底层依赖于HDFS多个表文件夹的数据读取与合并。

2、使用Hive的PARTITIONED BY进行表分区:

在创建表时指定分区列,数据加载时会自动分成多个分区。
分区表的数据会存放在不同的文件夹下,便于查询指定分区数据。
支持添加、删除、修改分区,及分区数据的加载与删除。

3、在MapReduce中自定义MultipleInputs实现表合并:

编写MultipleInputs读取多个输入路径(表)的数据。
在Map中处理不同路径下的数据,在Reduce中归并输出。
需要指定不同路径对应的Mapper和InputFormat。
这需要编写MultipleInputs、Mapper与Reducer组件。

4、在MapReduce中自定义Partitioner进行表分区:

在Partitioner中按指定分区字段对数据进行哈希分区。
每个Reducer会接收相应分区的数据,最终输出为一个分区。
需要通过输出路径区分不同分区,并在Reduce阶段控制输出路径。
这需要编写Partitioner与Reducer组件。

5、 Hive数据合并与分区示例:

创建输入表table1与table2:

CREATE TABLE table1 (col1 INT, col2 STRING);
CREATE TABLE table2 (col1 INT, col2 STRING);

合并table1与table2:

SELECT * FROM table1
UNION ALL 
SELECT * FROM table2;

创建分区表:

CREATE TABLE table3 (col1 INT, col2 STRING) 
PARTITIONED BY (pt STRING);

加载数据到对应分区:

LOAD DATA INPATH '/data1' INTO TABLE table3 PARTITION (pt='p1');
LOAD DATA INPATH '/data2' INTO TABLE table3 PARTITION (pt='p2');

查询p1分区的数据:

SELECT * FROM table3 WHERE pt='p1';

数据合并和拆分的主要作用是:

1、简化数据的提取与管理,方便业务查询与分析。
2、增强表结构的扩展性,减少表数据量过大的问题。
3、支持跨表联合查询与关联分析的需求。
4、提高查询效率,避免全表扫描带来的性能损失。

来看一些简单示例:

1、 Hive使用UNION ALL合并与PARTITIONED BY拆分:

创建表table1和table2:

CREATE TABLE table1 (col1 INT, col2 STRING);  
CREATE TABLE table2 (col1 INT, col2 STRING);

合并table1和table2:

SELECT * FROM table1  
UNION ALL
SELECT * FROM table2;

创建分区表table3:

CREATE TABLE table3 (col1 INT, col2 STRING)  
PARTITIONED BY (pt STRING);

将数据加载到table3的不同分区:

LOAD DATA INPATH '/data1' INTO TABLE table3 PARTITION (pt='p1');
LOAD DATA INPATH '/data2' INTO TABLE table3 PARTITION (pt='p2');

查询p1分区的数据:

SELECT * FROM table3 WHERE pt='p1';

2、自定义MapReduce作业实现表合并与分区:

编写MultipleInputs读取table1与table2数据:

Job job = new Job(conf);
MultipleInputs、addInputPath(job, new Path(args[0]), 
   TextInputFormat、class, Table1Mapper、class);
MultipleInputs、addInputPath(job, new Path(args[1]), 
   TextInputFormat、class, Table2Mapper、class);

设置相应的Mapper类对不同表数据进行处理
在Reducer中归并输出最终结果
编写Partitioner对指定字段(pt)进行哈希分区:

public class PartitionPartitioner extends Partitioner<Text, Text> {
   @Override
   public int getPartition(Text key, Text value, int numPartitions) {
      String pt = key、toString().split(",")[0];  
      return pt、hashCode() % numPartitions; 
   } 
}

在Reducer的setup方法中获取分区编号
根据分区编号设置不同的输出路径
最终每个Reducer输出对应一个分区的数据

所以通过Hive UNION ALL、Partition以及MapReduce等工具,我们可以高效地管理与查询大数据,实现跨表关联与提高查询效率,为业务分析与决策提供稳定的数据支撑,。