mapreduce 怎么实现 bucketmapjoin

可以考虑使用 Hadoop 提供的 MapReduce API，按照我的步骤试试：

先实现 Mapper 类：定义一个 Mapper 类，用于将两个分桶表中需要 Join 的字段作为 Map 的 key，将整行记录作为 Map 的 value。在 Mapper 的实现中，可以通过 InputSplit 和 RecordReader 对输入数据进行分片和读取。

实现 Reducer 类：定义一个 Reducer 类，用于将两个表中相同 key 的记录进行 Join，将 Join 后的记录输出到输出流中。

配置 MapReduce 任务：在 MapReduce 程序中配置 Job，指定 Mapper 和 Reducer 的类，设置输入和输出路径等参数。

提交任务并等待结果：在完成 MapReduce 任务配置后，可以通过 Job.submit() 提交任务，并通过 Job.waitForCompletion() 等待任务完成并输出结果。

但是哈需要注意的是，在进行两个分桶表的 Join 操作时，可能需要对数据进行排序等处理，以保证 Join 的正确性。

另外，如果数据量比较大，还需要考虑 MapReduce 的性能问题，可以适当调整 MapReduce 的并发度等参数，以提高处理效率。

为什么不直接用hive的，也可以实现，无非就是解析文件的时候，按照连接字段进行分组【比如hash值除以分桶的个数】，确保相同分组的记录在一个分区，然后匹配，进行join操作，输出结果