分布式缓存DistributedCache

本文是对MR案例：Map-Join的解读。

在hadoop中，共享全局变量或全局文件的几种方法

1. 使用Configuration的set()方法，只适合数据内容比较小的场景
2. 将缓存文件放在HDFS上，每次都去读取，效率比较低
3. 将缓存文件放在DistributedCache里，在setup()初始化一次后，即可多次使用，缺点是不支持修改操作，仅能读取 

DistributedCache是Hadoop提供的文件缓存机制，使得一个job的所有map或reduce可以访问同一份文件。在任务提交后，hadoop自动将指定的文件分发到各个节点，并缓存到本地目录，供用户程序读取使用。

具有以下特点：

• 缓存的文件是只读的，修改这些文件内容没有意义
• 用户可以调整文件可见范围（比如只能用户自己使用，所有用户都可以使用等），进而防止重复拷贝现象
• 按需拷贝，文件是通过HDFS作为共享数据中心分发到各节点的，且只发给任务被调度到的节点

命令行使用方式：

1. -files：将指定的 本地/hdfs 文件分发到各个Task的工作目录下，不对文件进行任何处理
2. -archives：将指定文件分发到各个Task的工作目录下，并对名称后缀为“.jar”、“.zip”，“.tar.gz”、“.tgz”的文件自动解压。默认情况下，解压后的内容存放到工作目录下名称为解压前文件名的目录中，比如压缩包为dict.zip,则解压后内容存放到目录dict.zip中。为此，你可以给文件起个别名/软链接，比如dict.zip#dict，这样，压缩包会被解压到目录dict中。
3. -libjars：指定待分发的jar包，Hadoop将这些jar包分发到各个节点上后，会将其自动添加到任务的CLASSPATH环境变量中。
4. 若缓存文件在Linux本地目录，则Job提交之后，首先将缓存文件上传到HDFS的某一目录下，再分发到各个节点上的，因此，HDFS是缓存文件的必经之路。

API使用方法：

• 在hdfs上准备好要共享的数据(text/jar/archive)，这是因为缓存文件的默认访问协议为(hdfs://)
• 通过 job.addCacheFile(new Path(args[0]).toUri()); 方法加载缓存文件。
• 在Mapper类的setup()方法中对缓存文件进行初始化
• 在map()和reduce()方法中，可以使用处理后的缓存文件

需要注意的地方：

1. 使用DistributedCache的Job要打包成jar包在集群上运行，Local模式会报错!!!
2. setup()方法的解析，很重要。

        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {            

            BufferedReader br=null;        // 读取文件流
            String line;

            /**
             *  DistributedCache分发缓存文件后,各个节点
             *  首先,将缓存文件从hdfs上拷贝到本地磁盘
             *  然后,在setup()中对缓存文件进行初始化
　　   　　　　*  最后,在map()或reduce()方法中使用处理后的缓存文件
             */      
            //path是linux文件系统中的路径
            Path[] paths = context.getLocalCacheFiles();

            for(Path path : paths){
                if(path.toString().indexOf("address.txt") >= 0){        //如果是 address文件 
                    
　　　　　　　　　　　　//如果是 Local模式,则会找不到缓存文件,而报错
　　　　　　　　　　　　br=new BufferedReader(new FileReader(path.toString()));                        

                    while((line=br.readLine()) != null){    //读取文件中的每一行
                        String[] splited = line.split("	");

                        map.put(splited[0], splited[1]);    //将小表解析成 key/value 存放进map
                    }
                }
            }
        }