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MapReduce编程规范(四)

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堕落飞鸟
发布2023-05-12 11:06:29
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发布2023-05-12 11:06:29
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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。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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