Hadoop DistributedCache分布式缓存的使用

发布时间：2014-10-29 00:00 来源：Liu Yan的博客

做项目的时候遇到一个问题，在Mapper和Reducer方法中处理目标数据时，先要去检索和匹配一个已存在的标签库，再对所处理的字段打标签。因为标签库不是很大，没必要用HBase。我的实现方法是把标签库存储成HDFS上的文件，用分布式缓存存储，这样让每个slave都能读取到这个文件。

main方法中的配置：

//分布式缓存要存储的文件路径
String cachePath[] = {
                "hdfs://10.105.32.57:8020/user/ad-data/tag/tag-set.csv",
                "hdfs://10.105.32.57:8020/user/ad-data/tag/TagedUrl.csv"
        };
//向分布式缓存中添加文件
        job.addCacheFile(new Path(cachePath[0]).toUri());
        job.addCacheFile(new Path(cachePath[1]).toUri());

参考上面代码即可向分布式缓存中添加文件。

在Mapper和Reducer方法中读取分布式缓存文件：

/*
 * 重写Mapper的setup方法，获取分布式缓存中的文件
 */
    @Override
    protected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
                   throws IOException, InterruptedException {
        // TODO Auto-generated method stub
        super.setup(context);
        URI[] cacheFile = context.getCacheFiles();
        Path tagSetPath = new Path(cacheFile[0]);
        Path tagedUrlPath = new Path(cacheFile[1]);
        文件操作(如把内容读到set或map中);
    }

@Override
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
            在map()中使用读取出的数据;
      }

同样，假如在Reducer中也要读取分布式缓存文件，示例如下：

/*
 * 重写Reducer的setup方法，获取分布式缓存中的文件
 */
    @Override
    protected void setup(Context context) 
                   throws IOException, InterruptedException {
        super.setup(context);
        mos = new MultipleOutputs<Text, Text>(context);

        URI[] cacheFile = context.getCacheFiles();
        Path tagSetPath = new Path(cacheFile[0]);
        Path tagSetPath = new Path(cacheFile[1]);
        文件读取操作;
    }

 @Override
  public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
              throws IOException, InterruptedException {
      while(values.iterator().hasNext()){
          使用读取出的数据;
      }
       context.write(key, new Text(sb.toString()));
      }