MapReduce编程过程中全局参数、数据文件的传递与引用的主要有一下几种方法。
1、读写HDFS文件
通过利用Hadoop的Java Apl来实现读写HDFS文件，需要注意的是针对多个Map或Reduce的写操作会产生冲突，覆盖原有数据
优点：能够实现读写，也比较直观
缺点：要共享一些很小的全局数据也需要I/O，将占用系统资源，增加作业完成的资源消耗
2、配置Job属性
在MapReduce执行过程中task可以读取job属性。基于此，可以在任务启动之初利用Configuration类中的set(String name,String value)将一些简单的全局数据封装到作业的配置属性中，然后在task中利用Context.getConfiguration( ).get(String name)获取配置到属性中的全局数据。
优点：简单，资源消耗少
缺点：对大量的共享数据比较无力
3、在Job中进行配置：
job.addArchiveToClassPath(archive); //缓存jar包到task运行节点的classpath中
job.addCacheArchive(uri); //缓存压缩包文件到task运行节点的工作目录
job.addCacheFile(uri); //缓存普通文件到task运行节点的工作目录
job.addFileToClassPath(file); //缓存普通文件到task运行节点的classpath中在Mapper或Reducer中通过Context进行获取
@Override
protected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
context.getArchiveClassPaths();
context.getCacheArchives();
context.getCacheFiles();
context.getFileClassPaths();
FileSplit split = (FileSplit)context.getInputSplit();
}4、使用DistributedCache
DistributedCache是MapReduce中为应用提供缓存文件的只读工具，可以缓存文本文件、压缩文件和jar文件等。
优点：每个job共享文件只会在启动之后复制一次，并且适用于大量的共享数据
缺点：它是只读的
如何使用：
1)将要缓存的文件复制到HDFS上
$ bin/hadoop fs -copyFromLocal localpath hdfspath 2)启用作业的属性配置，并设置待缓存文件
Configuration conf = new Configuration();
DistributedCache.addCacheFile(new URI(hdfsPath),conf); 3)在Map中使用DistributedCache
public static class LocalMap extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
private Path[] localArchives;
private Path[] localFiles;
@Override
protected void setup(Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//获取缓存文件
Configuration conf = context.getConfiguration();
localArchives = DistributedCache.getLocalCacheArchives(conf);
localFiles = DistributedCache.getLocalCacheFiles(conf);
}
@Override
protected void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//使用从缓存文件中读取的数据
//....
//....
}
}