18.MapReduce中的分布式缓存

简介

DistributedCache是Hadoop为MapReduce框架提供的一种分布式缓存机制，它会将需要缓存的文件分发到各个执行任务的子节点的机器中，各个节点可以自行读取本地文件系统上的数据进行处理。

符号链接

可以同在原本HDFS文件路径上+”#somename”来设置符号连接（相当于一个快捷方式）

这样在MapReduce程序中可以直接通通过：

File file = new File("somename"); 1 1

来获得这个文件

缓存在本地的目录设置

以下为默认值：

<property> <name>mapred.local.dir</name> <value>${hadoop.tmp.dir}/mapred/localdir/filecache</value> </property> <property> <name>local.cache.size</name> <value>10737418240</value> </property> 123456789 123456789

应用场景

1.分发第三方库(jar,so等)  2.共享一些可以装载进内存的文件  3.进行类似join连接时，小表的分发

使用方式

旧版本的DistributedCache已经被注解为过时，以下为Hadoop-2.2.0以上的新API接口，测试的Hadoop版本为2.7.2。

Job job = Job.getInstance(conf); //将hdfs上的文件加入分布式缓存 job.addCacheFile(new URI("hdfs://url:port/filename#symlink")); 123 123

job.addArchiveToClassPath(archive); // 缓存jar包到task运行节点的classpath中  job.addFileToClassPath(file); // 缓存普通文件到task运行节点的classpath中  job.addCacheArchive(uri); // 缓存压缩包文件到task运行节点的工作目录  job.addCacheFile(uri) // 缓存普通文件到task运行节点的工作目录

由于新版API中已经默认创建符号连接，所以不需要再调用setSymlink(true)方法了，可以通过

System.out.println(context.getSymlink()); 1 1

来查看是否开启了创建符号连接。

之后在map/reduce函数中可以通过context来访问到缓存的文件，一般是重写setup方法来进行初始化：

@Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { super.setup(context); if (context.getCacheFiles() != null && context.getCacheFiles().length > 0) { String path = context.getLocalCacheFiles()[0].getName(); File itermOccurrenceMatrix = new File(path); FileReader fileReader = new FileReader(itermOccurrenceMatrix); BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(fileReader); String s; while ((s = bufferedReader.readLine()) != null) { //TODO:读取每行内容进行相关的操作 } bufferedReader.close(); fileReader.close(); } } 12345678910111213141516 12345678910111213141516

得到的path为本地文件系统上的路径。

这里的getLocalCacheFiles方法也被注解为过时了，只能使用context.getCacheFiles方法，和getLocalCacheFiles不同的是，getCacheFiles得到的路径是HDFS上的文件路径，如果使用这个方法，那么程序中读取的就不再试缓存在各个节点上的数据了，相当于共同访问HDFS上的同一个文件。

可以直接通过符号连接来跳过getLocalCacheFiles获得本地的文件。

单机安装的hadoop没有通过，提示找不到该文件，待在集群上进行测试。

注意事项

1.需要分发的文件必须是存储在HDFS上了  2.文件只读  3.不缓存太大的文件，执行task之前对进行文件的分发，影响task的启动速度