如何在分区程序 hadoop 中使用分布式缓存？

Question

我是 hadoop 和 mapreduce 的新手 partitioner.I 想编写自己的分区程序，我需要在分区程序中读取文件。我搜索了很多次，我知道我应该使用分布式缓存。这是我的问题，我如何在我的 hadoop 分区程序中使用分布式缓存？我应该在我的分区程序中写什么？

public static class CaderPartitioner extends Partitioner<Text,IntWritable> {

    @Override
    public int getPartition(Text key, IntWritable value, int numReduceTasks) {
        return 0; 
    }
}

谢谢

Answer 1

解决这个问题的最简单方法是查看 hadoop 中包含的示例分区程序。在这种情况下，要查看的是 TotalOrderPartitioner，它读取预生成的文件以帮助直接键。

您可以找到显示如何使用它的源代码 here, and here's gist。

首先，您需要告诉分区程序在您的 mapreduce 作业驱动程序（在 HDFS 上）中可以找到该文件的位置：

// Define partition file path.
Path partitionPath = new Path(outputDir + "-part.lst");
// Use Total Order Partitioner.
job.setPartitionerClass(TotalOrderPartitioner.class);
// Generate partition file from map-only job's output.
TotalOrderPartitioner.setPartitionFile(job.getConfiguration(), partitionPath);

在 TotalOrderPartitioner 中，您会看到它 implements Configurable 可以访问配置，因此可以获取 HDFS 上文件的路径。

在public void setConf(Configuration conf)方法中读取文件，创建Partitioner对象时会调用该方法。此时您可以阅读该文件并进行任何您想要的设置。

我认为您可以重复使用此分区程序中的大量代码。

如何在分区程序 hadoop 中使用分布式缓存？

How to use Distributed cache in partitioner hadoop?

hadoop

mapreduce

partitioner