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MapReduce 中如何使用 DistributedCache？

推荐答案

在 MapReduce 中，DistributedCache 是一种机制，用于将文件或归档文件分发到集群中的所有节点，以便在任务执行期间使用。以下是使用 DistributedCache 的步骤：

将文件添加到 DistributedCache：在提交作业之前，使用 Job 对象的 addCacheFile() 或 addCacheArchive() 方法将文件或归档文件添加到 DistributedCache 中。
```
Job job = Job.getInstance(conf, "DistributedCache Example");
job.addCacheFile(new URI("hdfs://namenode:port/path/to/file#symlink"));
```

在 Mapper 或 Reducer 中访问缓存文件：在 Mapper 或 Reducer 的 setup() 方法中，使用 DistributedCache 的 getLocalCacheFiles() 或 getLocalCacheArchives() 方法获取缓存文件的本地路径。

@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
    Path[] localPaths = DistributedCache.getLocalCacheFiles(context.getConfiguration());
    File file = new File(localPaths[0].toString());
    // 使用文件内容
}

在配置中设置符号链接：如果希望在任务中使用符号链接访问文件，可以在 addCacheFile() 方法中指定符号链接名称。
```
job.addCacheFile(new URI("hdfs://namenode:port/path/to/file#symlink"));
```
然后在任务中通过符号链接访问文件：
```
File file = new File("symlink");
```

本题详细解读

1. DistributedCache 的作用

DistributedCache 是 MapReduce 提供的一种机制，用于将文件或归档文件分发到集群中的所有节点。这些文件可以是配置文件、字典、JAR 文件等，通常用于在任务执行期间提供额外的数据或资源。

2. 使用步骤详解

2.1 添加文件到 DistributedCache

在提交作业之前，需要将文件或归档文件添加到 DistributedCache 中。可以通过 Job 对象的 addCacheFile() 或 addCacheArchive() 方法实现。

addCacheFile(URI uri)：将文件添加到缓存中。
addCacheArchive(URI uri)：将归档文件（如 ZIP 或 TAR 文件）添加到缓存中。

2.2 在任务中访问缓存文件

在 Mapper 或 Reducer 的 setup() 方法中，可以通过 DistributedCache 的 getLocalCacheFiles() 或 getLocalCacheArchives() 方法获取缓存文件的本地路径。

getLocalCacheFiles(Configuration conf)：返回缓存文件的本地路径数组。
getLocalCacheArchives(Configuration conf)：返回缓存归档文件的本地路径数组。

2.3 使用符号链接

如果希望在任务中使用符号链接访问文件，可以在 addCacheFile() 方法中指定符号链接名称。这样，在任务中可以通过符号链接访问文件，而不需要知道文件的实际路径。

3. 注意事项

文件大小：DistributedCache 适用于较小的文件或归档文件。对于较大的文件，建议使用 HDFS 或其他分布式存储系统。
文件更新：DistributedCache 中的文件在作业提交后是不可变的。如果需要更新文件，必须重新提交作业。
文件路径：在任务中访问缓存文件时，应使用 DistributedCache 提供的本地路径，而不是 HDFS 路径。

通过以上步骤，可以在 MapReduce 作业中有效地使用 DistributedCache 来分发和访问共享资源。

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