9.3.1 map端连接- DistributedCache分布式缓存小数据集

1.1.1         map端连接- DistributedCache分布式缓存小数据集

当一个数据集非常小时，可以将小数据集发送到每个节点，节点缓存到内存中，这个数据集称为边数据。用map函数将小数据集中的数据按键聚合到大的数据集中，输出连接数据集，进行连接操作。

（1）   分布式缓存指定缓存文件

执行命令行时，采用hadoop  jar hadoop-example.jar MapSideJoinMain  -files input/cityfile/tb_dim_city.dat input/data/all output

-files input/cityfile/tb_dim_city.dat指定需要缓存的文件，会被复制到各个节任务点。

（2）指定缓存文件的三种类型

Hadoop 命令行选项中，有三个命令可以实现文件复制分发到任务的各个节点。用户启动一个作业，Hadoop 会把由 -files、-archives、和 -libjars 等选项所指定的文件复制到分布式文件系统之中，任务运行前，节点管理器从分布式文件系统中复制文件到本地。

1) -files 选项指定待分发的文件，文件内包含以逗号隔开的 URL 列表。文件可以存放在本地文件系统、HDFS、或其它 Hadoop 可读文件系统之中。 如果尚未指定文件系统，则这些文件被默认是本地的。即使默认文件系统并非本地文件系统，这也是成立的。

2) -archives 选项向自己的任务中复制存档（压缩）文件，比如JAR 文件、ZIP 文件、tar 文件和 gzipped tar文件，这些文件会被解档到任务节点。

3) -libjars 选项把 JAR 文件添加到 mapper 和 reducer 任务的类路径中。如果作业 JAR 文件并非包含很多库 JAR 文件，这点会很有用。

（3）缓存文件删除机制

节点管理器为缓存中的文件各维护一个计数器，任务运行时，文件计数器加1，任务完成后，计数器减1，计数器为0时才能删除文件，当节点缓存容量大于一定值（yarn.nodemanger.localizer.cache.target-size-mb设置，默认10GB），才会删除最近最少使用的文件。

（4）Job的分布式缓存API

除了可以用命令行参数指定缓存文件外，还以通过Job的API指定缓存文件；即通过job对象调用下面的函数设置缓存文件。

//以下两组方法将文件或存档添加到分布式缓存

public void addCacheFile(URI uri);

public void addCacheArchive(URI uri);

//以下两组方法将一次性向分布式缓存中添加一组文件或存档

public void setCacheFiles(URI[] files);

public void setCacheArchives(URI[] archives);

//以下两组方法将文件或存档添加到 MapReduce 任务的类路径

public void addFileToClassPath(Path file);

public void addArchiveToClassPath(Path archive);

public void createSymlink();

（6）DistributedCache缓存小数据集实现hadoop map端连接实例

下面的实例是将城市名称的数据集和用户信息的数据集进行连接，城市名称的数据集很小，而用户信息的数据集很大，所以可以采用缓存文件的方式，将城市信息数据集发送到任务，map任务通过setup方法从缓存中读取小数据集文件tb_dim_city.dat，在内存中形成map映射，map函数处理用户信息数据，根据用户信息中的城市id去map映射中找到城市名称，然后合并输出。

package Temperature;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
/**
 *
 * 用途说明：   
 * Map side join中的left outer join   
 * 左连接，两个文件分别代表2个表,连接字段table1的id字段和table2的cityID字段   
 * table1(左表):tb_dim_city(id int,name string,orderid int,city_code,is_show)，   
 * 假设tb_dim_city文件记录数很少，tb_dim_city.dat文件内容,分隔符为"|"：   
 * id     name  orderid  city_code  is_show   
 * 0       其他        9999     9999         0   
 * 1       长春        1        901          1   
 * 2       吉林        2        902          1   
 * 3       四平        3        903          1   
 * 4       松原        4        904          1   
 * 5       通化        5        905          1   
 * 6       辽源        6        906          1   
 * 7       白城        7        907          1   
 * 8       白山        8        908          1   
 * 9       延吉        9        909          1   
 * -------------------------风骚的分割线-------------------------------   
 * table2(右表)：tb_user_profiles(userID int,userName string,network string,double flow,cityID int)   
 * tb_user_profiles.dat文件内容,分隔符为"|"：   
 * userID   network     flow    cityID   
 * 1           2G       123      1   
 * 2           3G       333      2   
 * 3           3G       555      1   
 * 4           2G       777      3   
 * 5           3G       666      4   
 * -------------------------风骚的分割线-------------------------------   
 *  结果：   
 *  1   长春  1   901 1   1   2G  123   
 *  1   长春  1   901 1   3   3G  555   
 *  2   吉林  2   902 1   2   3G  333   
 *  3   四平  3   903 1   4   2G  777   
 *  4   松原  4   904 1   5   3G  666   
 */
public class MapSideJoinMain extends Configured implements Tool{
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MapSideJoinMain.class);
    public static class LeftOutJoinMapper extends Mapper {
 
        private HashMap city_info = new HashMap<String,String>();
        private Text outPutKey = new Text();
        private Text outPutValue = new Text();
        private String mapInputStr = null;
        private String mapInputSpit[] = null;
        private String city_secondPart = null;
        /**
         * 此方法在每个task开始之前执行，这里主要用作从DistributedCache   
         * 中取到tb_dim_city文件，并将里边记录取出放到内存中。   
         */
        @Override
        protected void setup(Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            BufferedReader br = null;
            //获得当前作业的DistributedCache相关文件   
            Path[] distributePaths = DistributedCache.getLocalCacheFiles(context.getConfiguration());
            String cityInfo = null;
            for(Path p : distributePaths){
                if(p.toString().endsWith("tb_dim_city.dat")){
                    //读缓存文件，并放到mem中   
                    br = new BufferedReader(new FileReader(p.toString()));
                    while(null!=(cityInfo=br.readLine())){
                        String[] cityPart = cityInfo.split("\\|",5);
                        if(cityPart.length ==5){
                            city_info.put(cityPart[0], cityPart[1]+"\t"+cityPart[2]+"\t"+cityPart[3]+"\t"+cityPart[4]);
                        }
                    }
                }
            }
        }
 
        /**
         * Map端的实现相当简单，直接判断tb_user_profiles.dat中的   
         * cityID是否存在我的map中就ok了，这样就可以实现Map Join了   
         */
        protected void map(Object key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            //排掉空行   
            if(value == null || value.toString().equals("")){
                return;
            }
            mapInputStr = value.toString();
            mapInputSpit = mapInputStr.split("\\|",4);
            //过滤非法记录   
            if(mapInputSpit.length != 4){
                return;
            }
            //判断链接字段是否在map中存在   
            city_secondPart = (String) city_info.get((Object) mapInputSpit[3]);
            if(city_secondPart != null){
                this.outPutKey.set(mapInputSpit[3]);
                this.outPutValue.set(city_secondPart+"\t"+mapInputSpit[0]+"\t"+mapInputSpit[1]+"\t"+mapInputSpit[2]);
                context.write(outPutKey, outPutValue);
            }
        }
    }
    
    public int run(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf=getConf(); //获得配置文件对象   
        DistributedCache.addCacheFile(new Path(args[1]).toUri(), conf);//为该job添加缓存文件   
        Job job=new Job(conf,"MapJoinMR");
        job.setNumReduceTasks(0);
 
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); //设置map输入文件路径   
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2])); //设置reduce输出文件路径
 
        job.setJarByClass(MapSideJoinMain.class);
        job.setMapperClass(LeftOutJoinMapper.class);
 
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); //设置文件输入格式   
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);//使用默认的output格式
 
        //设置map的输出key和value类型   
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
 
        //设置reduce的输出key和value类型   
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        job.waitForCompletion(true);
        return job.isSuccessful()?0:1;
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException,
            ClassNotFoundException, InterruptedException {
        try {
            int returnCode =  ToolRunner.run(new MapSideJoinMain(),args);
            System.exit(returnCode);
        } catch (Exception e) {
            // TODO Auto-generated catch block   
            logger.error(e.getMessage());
        }
    }
}

实例参考文献：

https://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6018806.html

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https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html