分布式缓存
分布式缓存是MapReduce的一个重要组件，它用于将数据分发到MapReduce任务的所有节点。开发人员可以使用分布式缓存来传递常用的静态数据，例如字典、配置文件等。在使用分布式缓存时，需要注意以下几点：
- 数据应该是可序列化的。这意味着数据可以被序列化为字节数组，并在MapReduce集群中的所有节点之间传递。
- 数据应该是只读的。这意味着数据不应该被MapReduce任务修改。如果需要修改数据，则应该将修改后的数据写回到外部存储中。
- 数据的大小应该适合分布式缓存。这意味着数据的大小应该不超过MapReduce集群中单个节点的可用内存。
下面是一个使用分布式缓存的示例。该示例是一个基于词典的情感分析程序，用于计算文本文件中每个单词的情感值：
代码语言：javascript复制arduinoCopy codepublic class SentimentAnalysis {
public static class SentimentAnalysisMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private Map<String, Integer> dictionary = new HashMap<>();
public void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 将词典文件读取到Map中
URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
if (cacheFiles != null && cacheFiles.length > 0) {
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(new File(cacheFiles[0].getPath())));
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
String[] tokens = line.split("t");
String word = tokens[0];
int score = Integer.parseInt(tokens[1]);
dictionary.put(word, score);
}
reader.close();
}
}
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sentimentScore = 0;
String[] words = value.toString().split(" ");
for (String w : words) {
Integer score = dictionary.get(w);
if (score != null) {
sentimentScore = score;
}
}
context.write(new Text("sentiment score"), new IntWritable(sentimentScore));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "sentiment analysis");
job.setJarByClass(SentimentAnalysis.class);
job.setMapperClass(SentimentAnalysisMapper.class);
job.addCacheFile(new URI(args[1])); // 添加词典文件到分布式缓存
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}在这个示例中，我们将词典文件添加到MapReduce的分布式缓存中。在Map函数中，我们使用setup()方法从分布式缓存中读取词典数据，并将其存储在Map中。在Map函数的主体中，我们使用词典数据计算每个单词的情感值，并将所有单词的情感值累加到一个总体情感值中。最后，我们将总体情感值作为输出键值对写入到输出文件中。
