1.一种消除大数据规范关系连接冗余的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，自定义组合键的类型为{字符类型；数值类型；}；设置{firstKey；secondKey；}为一组合键；设置M为一方关系，S为多方关系，所述的firstKey存储一方关系M的mkey及各个matt组成的字符串，所述的mkey为firstKey中的第一个子字符串，为一方关系M的主键，所述的matt为一方关系M的属性值，matt的取值范围为{matt1,matt2,...,mattn}，n为正整数，表示属性值的个数；所述的secondKey存储多方关系S的SVALUE值，所述的SVALUE为多方关系S中需要排序的数值类型值；

将一方关系M的格式存储为M(mkey，matt1，matt2，...，mattn)，多方关系S的格式存储为S(SKEY，mkey，SATT，SVALUE)；其中mkey为一方关系M的主键的同时也是S的外键；将(mkey[m]，matt1[m]，matt2[m]，...，matt n[m])表示为一方关系M的一个元组，mkey[m]为Hbase表的行键，m∈[1,n]，{matt1[m],matt2[m],...,mattn[m]}是与mkey[m]对应的属性值，SKEY为多方关系S的主键，SATT为多方关系S的属性值，SATT的取值范围为{satt1，satt2，...，sattn}；SVALUE的取值范围为{SVALUE1，SVALUE2，...，SVALUEn}，所述的SVALUE1，SVALUE2，...，SVALUEn为按序号1至n从小到大依次排序的数值类型值；

S2，实现Map端的连接，首先将一方关系M的存储文件M.dat复制到执行Map任务的各个节点的内存中，M.dat文件的存储格式在Map端的节点内存中以HashMap结构保存；其次扫描多方关系S中的每一条记录，同时在HashMap中查找是否有相同的mkey的记录，如果有，则进行连接后输出，输出结果的格式为<{组合键}，{属性值}>,该组合键存储了一方关系M的主键和M的所有属性值及与其相对应的多方关系S的SVALUE值，该{属性值}存储了多方关系S的属性值和SVALUE值；

S3，重新定义分区函数、排序依据及分组函数；

首先，定义分区函数，取mkey的哈希值与最大的整数按位求与后，得到一个整数结果，将该整数结果与集群中Map结点的个数取余数，该余数的值为Reduce，就是mkey对应的分区；

其次，定义排序依据，在Map和Reduce阶段对处于同一个分区的连接结果排序时，首先按firstKey中的mkey进行主键排序，主键排序以mkey的字符串比较结果决定其大小，再按secondKey中的SVALUE值进行二次排序，SVALUE值比较以参与排序的两个svalue值的差值小于零、等于零、大于零来决定SVALUE值比较的大小并进行依次排序；

最后，定义分组函数，根据组合键中的firstKey的mkey值，按字符串比较规则，相等的mkey被分在同一个组，在Reduce阶段将具有相同组合键的连接结果分在同一组，形成<{组合键},List{属性值}>；

S4，将S3中Reduce阶段的连接结果写入HBase表中；首先对组合键进行分解，取出firstKey中的mkey作为HBase表的行键；然后将firstKey中的其它属性值依次以M:MATT[m]，m∈[1,n]列存储，MATT[m]为一方关系M中的MATT的属性名；将已经按SVALUE值排序好的集合List{属性值}以S:satt[k]列存储为对应的SVALUE值，satt[k]为多方关系S中的SATT在连续结果中的值，k∈[1,n]，n为正整数，将集合List{属性值}中的每一个属性值，以satt[k]+“\t”+SVALUE值的字符串形式追加到字符串变量seq，字符串变量seq用于存储排序后的连接结果；最后增加M:seq列，存储seq字符串变量值，保存连接结果。