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我想添加一个特定的记录子集，以便在每个映射器中与每个记录 block 合并，我通常如何在 Hadoop 中执行此操作？在 Python 流媒体包 mrJob 中？
最佳答案
DistributedCache 是 Map-Reduce 框架提供的一种设施，用于缓存应用程序所需的文件(文本、存档、jar 等)。
应用程序通过 url(hdfs://或 http://)指定要通过 JobConf 缓存的文件。 DistributedCache 假定通过 hdfs://url 指定的文件已经存在于文件系统中由 url 指定的路径。
在该节点上执行作业的任何任务之前，框架会将必要的文件复制到从属节点上。它的效率源于这样一个事实，即每个作业只复制一次文件，并且能够缓存在从属服务器上未归档的文件。
DistributedCache 可用于分发简单的只读数据/文本文件和/或更复杂的类型，如存档、jar 等。存档(zip、tar 和 tgz/tar.gz 文件)在从属节点。可以选择将 Jar 添加到任务的类路径中，这是一种基本的软件分发机制。文件有执行权限。用户还可以选择将分布式缓存文件符号链接(symbolic link)到任务的工作目录中。
DistributedCache 跟踪缓存文件的修改时间戳。显然，缓存文件不应在作业执行时由应用程序或外部修改。
对于 Python mrJob :-
我认为你必须使用
mrjob.compat.supports_new_distributed_cache_options(版本)
然后使用 -files 和 -archives 代替 -cacheFile 和 -cacheArchive
也许你会得到更多here
关于python - 在每个映射器之间共享特定数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16965256/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！