Hadoop DistributedCache分布式缓存的使用

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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。

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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。

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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*/@Overrideprotected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {// TODO Auto-generated method stubsuper.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，如果在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*/@Overrideprotected 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;}@Overridepublic 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()));}

 

以上。