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文档简介

Hadoop大数据解决方案进阶应用,Hadoop,讲师：迪伦（北风网版权所有）,MapReduce高阶实现 (14),半连接实例 全局作业参数传递 全局数据文件传递,课程目标,实例执行结果：半连接,多数据源连接解决方法的限制,如果数据源两两之间需要进行多个不同的主键和外键的连接，则无法一次性完成数据源的连接 通过多次使用MapReduce过程完成不同主/外键键的连接 例如，有三个数据源，Customers（CustomerID主键）、Orders（OrderID主键，CustomerID外键、ItemID外键）、Products（ItemID主键） 解决方法：设计两个MapReduce作业 第一个作业完成Customers与Orders的连接 第二个作业完成第一个作业的连接结果与Products的连接,全局作业参数/数据的传递,MapReduce作业处理过程中，有时需要让每个节点共享一些重要的计算参数或数据 对于小的计算参数，可以通过Configuration类来传递 对于较大的数据，可以用共享数据文件来进行传递 尽量避免用硬代码方式在程序中设置作业参数，而是设置作业参数 实现一个具有一定通用性的程序，允许任意指定字段作为参数 运行程序时指定需传递的数据 然后该参数作为一个属性保存在Configuration对象中 并允许Map和Reduce节点从Configuration对象中获取和使用该属性值,全局作业参数的传递,Configuration类提供的保存和获取属性的方法,全局作业参数的传递实例,需求: 处理顾客和订单数数据集的连接 连接主键参数希望通过在命令行中给出连接主键的列号来设置 代码实现 将第1个输入参数设置为GroupKeyColIdx属性,全局作业参数的传递实例,在Mapper或Reducer类的初始化方法中从Configuration对象中读取该属性值,查询全局MapReduce作业属性,程序可以通过Configuration对象，使用预定义的属性名称查询计算作业相关的信息,查询全局MapReduce作业属性,通过Configuration类中提供的属性获取方法进行，在属性读取方法中把相应的作业属性名设置好即可,全局数据文件的传递,通过分布式缓存实现数据文件的传递 先将这些文件传送到分布式缓存中 然后各个节点从分布式缓存中将文件复制到本地的文件系统中使用 为提高访问速度，通常会将较小的文件数据读入各节点的内存中使用 涉及的编程设置 Job类 public void addCacheFile(URL uri)：将一个文件存放到分布式缓存中 Mapper或Reducer的context类 public Path getLocalCacheFiles()：获取设置在分布式缓存中的文件路径，以便能将这些文件读入到每个节点,全局数据文件的传递,实现将文件存入分布式缓存：,从Mapper或Reduce
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