Hadoop中map reduce和client共享数据源的方式

本文介绍了一种在Hadoop的MapReduce作业和客户端之间共享数据的方法,通过利用HDFS文件系统,实现了在Map阶段设置标记位,供Reduce阶段获取并判断流程是否结束的功能。

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需求:

hadoop执行mr job的时候需要在map reduce 以及client三处相互共享数据比如在map某阶段设置一个标记位让reduce知道。

方案:

1.由于Configuration在client提交之后修改就无效了,因此不能基于Configuration来实现,那么可以通过三份数据源来实习比如db file等

2.基于hdfs

实现:

基于hdfs写文件实现,核心代码如下:

client read操作:

Path flagPath = new Path("/hadoop/flag");
if (hdfs.exists(flagPath)) {
	hdfs.delete(flagPath, true);
}
.......your biz.........
boolean isCircleEnd = false;
if (hdfs.exists(flagPath)) {
	FSDataInputStream fdis = hdfs.open(flagPath);
	isCircleEnd = fdis.readBoolean();
	fdis.close();
}

 

其他写操作:

FSDataOutputStream fdos = FileSystem
		.get(context.getConfiguration()).create(
				new Path("/hadoop/flag"));
fdos.writeBoolean(true);
fdos.flush();
fdos.close();

 

 

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