项目描述 这里有三个数据表，如表1、2和3所示。要求：（1）通过MapReduce，能将表格信息根据关联字段进行合并处理，结果如表4所示；（2）通过Hive Api创建表4结果对应的外部表；（3）创建一个Hive 自定义函数（如取名myfun），调用该UDF时，结果显示你的学号姓名为前缀，然后再接对应字段内容，如： select myfun(科目) from 表4 limit 1， 结果为： “101 liqiang计算机组成原理” 成绩表 表1 学号 科目 成绩 10013 BX001 90 10013 BX002 95 10015 XX010 88 10014 BX001 84 学生信息表 表2 学号 姓名 10013 张三 10014 李四 10015 王五 课程信息表 表3 课程号 课程名称 BX001 计算机组成原理 BX002 大学英语 XX010 云计算与大数据 最终输入结果 表4 姓名 科目 成绩 张三 计算机组成原理 90 张三 大学英语 95 王五 云计算与大数据 88 李四 计算机组成原理 84

在大数据处理场景中，如果你需要使用Hadoop MapReduce技术来对三个数据表（表1、表2和表3）进行关联字段的合并操作，你可以按照以下步骤进行： 1. **MapReduce任务设计**： - **Mapper阶段**: 对于每个输入记录，检查是否包含关联字段，如果有则提取出关联字段及其值，然后组合其他字段作为键（key）。关联字段的值可以作为中间键或直接用于后续的join操作。 - **Combiner阶段**: 如果有，可以在Mapper阶段的部分输出上应用Combiner，减少网络I/O，并保证最终Reducer阶段接收到的数据预排序。 - **Reducer阶段**: 接收来自Mapper的键值对，基于关联字段进行聚合，生成新的键值对并存储到临时结果中。 2. **创建外部表（Hive）**： - 使用Hive SQL创建外部表4，指定表结构，包括所有的字段以及可能的分区和分桶信息。示例SQL如下： ``` CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS table4 ( ... // 表头列声明 ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' LOCATION '/path/to/your/output'; ``` 确保将`/path/to/your/output`替换为实际的输出目录。 3. **自定义Hive UDF（用户定义函数）**： - 创建名为`myfun`的用户定义函数，这通常是一个Java或Python编写的程序，它会接收表4的结果作为输入，对其进行进一步处理。例如，如果`myfun`是计算某个字段的函数，编写函数代码并在Hive中注册它： ```sql ADD JAR /path/to/myudf.jar; // 加载jar包 CREATE TEMPORARY FUNCTION myfun AS 'com.example.MyFunction'; // 注册函数 ``` 然后在查询中调用这个函数，如： ```sql SELECT ..., myfun(column_to_process) FROM table4; ```

很高兴为您解答。根据您提供的表结构和数据，我可以给出以下的答案： 1. MapReduce实现表格信息合并 假设表1、表2和表3分别存储在Hadoop的hdfs文件系统中，路径分别为 /data/table1, /data/table2 和 /data/table3。关联字段为"学号"。下面是MapReduce程序的代码示例： ```java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class TableJoinMR { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "TableJoin"); job.setJarByClass(TableJoinMR.class); job.setMapperClass(TableJoinMapper.class); job.setReducerClass(TableJoinReducer.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1])); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[2])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[3])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` Mapper的代码如下： ```java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class TableJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { private Text outKey = new Text(); private Text outValue = new Text(); private String tableName; public void setup(Context context) { tableName = context.getInputSplit().toString(); } public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); String[] fields = line.split(","); if (fields.length != 3) { return; } outKey.set(fields[0]); outValue.set(tableName + "," + fields[1] + "," + fields[2]); context.write(outKey, outValue); } } ``` Reducer的代码如下： ```java import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class TableJoinReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> { private Text outValue = new Text(); public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { List<String> table1 = new ArrayList<>(); List<String> table2 = new ArrayList<>(); List<String> table3 = new ArrayList<>(); for (Text value : values) { String[] fields = value.toString().split(","); String tableName = fields[0]; String column1 = fields[1]; String column2 = fields[2]; if (tableName.equals("Table1")) { table1.add(column1 + "," + column2); } else if (tableName.equals("Table2")) { table2.add(column1 + "," + column2); } else if (tableName.equals("Table3")) { table3.add(column1 + "," + column2); } } for (String t1 : table1) { for (String t2 : table2) { for (String t3 : table3) { outValue.set(t1 + "," + t2 + "," + t3); context.write(key, outValue); } } } } } ``` 2. Hive创建外部表4 根据表4的结构，可以使用以下HiveQL语句创建外部表： ```sql CREATE EXTERNAL TABLE table4 ( 学号 INT, 姓名 STRING, 科目 STRING, 成绩 INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/data/table4'; ``` 其中，LOCATION指定了表4的存储路径。 3. Hive自定义函数 可以使用以下Java代码实现Hive的自定义函数myfun： ```java import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public class MyUDF extends UDF { public Text evaluate(Text input) { String studentInfo = "101 liqiang"; return new Text(studentInfo + input.toString()); } } ``` 然后，可以使用以下HiveQL语句注册和调用UDF： ```sql ADD JAR /path/to/myudf.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION myfun AS 'com.example.MyUDF'; SELECT myfun(科目) FROM table4 LIMIT 1; ``` 其中，/path/to/myudf.jar是MyUDF所在的Java包的路径。请确保在Hive的配置文件hive-site.xml中设置了hive.aux.jars.path参数，使得Hive可以加载该Jar包。