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如何避免在链式hadoop中不必要地重复map步骤

在链式Hadoop中避免不必要的重复map步骤，可以通过使用Hadoop的缓存机制来实现。具体步骤如下：

首先，将需要重复使用的数据加载到Hadoop的分布式缓存中。可以使用DistributedCache.addCacheFile()方法将数据文件添加到缓存中。
在Mapper的setup()方法中，通过DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法获取缓存文件的本地路径，并将其读取到内存中。
在Mapper的map()方法中，对输入数据进行处理，并使用内存中的缓存数据进行计算。
在Reducer中，如果需要使用相同的缓存数据，可以通过setup()方法和DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法获取缓存文件的本地路径，并将其读取到内存中。

通过以上步骤，可以避免在链式Hadoop中不必要地重复执行map步骤，提高计算效率。

链式Hadoop是一种将多个MapReduce任务连接起来执行的方式，可以在一个作业中执行多个MapReduce任务，减少了数据的读写和网络传输开销，提高了计算效率。

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