|
DistributedCache是Hadoop提供的文件缓存工具，它能够自动将指定的文件分发到各个节点上，缓存到本地，供用户程序读取使用。它具有以下几个特点：缓存的文件是只读的，修改这些文件内容没有意义；用户可以调整文件可见范围（比如只能用户自己使用，所有用户都可以使用等），进而防止重复拷贝现象；按需拷贝，文件是通过HDFS作为共享数据中心分发到各节点的，且只发给任务被调度到的节点。本文将介绍DistributedCache在Hadoop 1.0和2.0中的使用方法及实现原理。
Hadoop DistributedCache有以下几种典型的应用场景：1）分发字典文件，一些情况下Mapper或者Reducer需要用到一些外部字典，比如黑白名单、词表等；2）map-side join：当多表连接时，一种场景是一个表很大，一个表很小，小到足以加载到内存中，这时可以使用DistributedCache将小表分发到各个节点上，以供Mapper加载使用；3）自动化软件部署：有些情况下，MapReduce需依赖于特定版本的库，比如依赖于某个版本的PHP解释器，一种做法是让集群管理员把这个版本的PHP装到各个机器上，这通常比较麻烦，另一种方法是使用DistributedCache分发到各个节点上，程序运行完后，Hadoop自动将其删除。 Hadoop提供了两种DistributedCache使用方式，一种是通过API，在程序中设置文件路径，另外一种是通过命令行（-files，-archives或-libjars）参数告诉Hadoop，个人建议使用第二种方式，该方式可使用以下三个参数设置文件： （1）-files：将指定的本地/hdfs文件分发到各个Task的工作目录下，不对文件进行任何处理； （2）-archives：将指定文件分发到各个Task的工作目录下，并对名称后缀为“.jar”、“.zip”，“.tar.gz”、“.tgz”的文件自动解压，默认情况下，解压后的内容存放到工作目录下名称为解压前文件名的目录中，比如压缩包为dict.zip,则解压后内容存放到目录dict.zip中。为此，你可以给文件起个别名/软链接，比如dict.zip#dict，这样，压缩包会被解压到目录dict中。 （3）-libjars：指定待分发的jar包，Hadoop将这些jar包分发到各个节点上后，会将其自动添加到任务的CLASSPATH环境变量中。 前面提到，DistributedCache分发的文件是有可见范围的，有的文件可以只对当前程序可见，程序运行完后，直接删除；有的文件只对当前用户可见（该用户所有程序都可以访问）；有的文件对所有用户可见。DistributedCache会为每种资源（文件）计算一个唯一ID，以识别每个资源，从而防止资源重复下载，举个例子，如果文件可见范围是所有用户，则在每个节点上，第一个使用该文件的用户负责缓存该文件，之后的用户直接使用即可，无需重复下载。那么，Hadoop是怎样区分文件可见范围的呢？ 在Hadoop 1.0版本中，Hadoop是以HDFS文件的属性作为标识判断文件可见性的，需要注意的是，待缓存的文件即使是在Hadoop提交作业的客户端上，也会首先上传到HDFS的某一目录下，再分发到各个节点上的，因此，HDFS是缓存文件的必经之路。对于经常使用的文件或者字典，建议放到HDFS上，这样可以防止每次重复下载，做法如下： 比如将数据保存在HDFS的/dict/public目录下，并将/dict和/dict/public两层目录的可执行权限全部打开（在Hadoop中，可执行权限的含义与linux中的不同，该权限只对目录有意义，表示可以查看该目录中的子目录），这样，里面所有的资源（文件）便是所有用户可用的，并且第一个用到的应用程序会将之缓存到各个节点上，之后所有的应用程序无需重复下载，可以在提交作业时通过以下命令指定： -files hdfs:///dict/public/blacklist.txt, hdfs:///dict/public/whilelist.txt
如果有多个HDFS集群可以指定namenode的对外rpc地址： -files hdfs://host:port/dict/public/blacklist.txt, hdfs://host:port/dict/public/whilelist.txt
DistributedCache会将blacklist.txt和whilelist.txt两个文件缓存到各个节点的一个公共目录下，并在需要时，在任务的工作目录下建立一个指向这两个文件的软连接。 如果可执行权限没有打开，则默认只对该应用程序的拥有者可见，该用户所有应用程序可共享这些文件。 一旦你对/dict/public下的某个文件进行了修改，则下次有作业用到对应文件时，会发现文件被修改过了，进而自动重新缓存文件。 对于一些频繁使用的字典，不建议存放在客户端，每次通过-files指定，这样的文件，每次都要经历以下流程：上传到HDFS上—》缓存到各个节点上—》之后不再使用这些文件，直到被清除，也就是说，这样的文件，只会被这次运行的应用程序使用，如果再次运行同样的应用程序，即使文件没有被修改，也会重新经历以上流程，非常耗费时间，尤其是字典非常多，非常大时。 DistributedCache内置缓存置换算法，一旦缓存（文件数目达到一定上限或者文件总大小超过某一上限）满了之后，会踢除最久没有使用的文件。 在Hadopo 2.0中，自带的MapReduce框架仍支持1.0的这种DistributedCache使用方式，但DistributedCache本身是由YARN实现的，不再集成到MapReduce中。YARN还提供了很多相关编程接口供用户调用，有兴趣的可以阅读源代码。 下面介绍Hadoop 2.0中，DistributedCache通过命令行分发文件的基本使用方式： （1）运行Hadoop自带的example例子， dict.txt会被缓存到各个Task的工作目录下，因此，直接像读取本地文件一样，在Mapper和Reducer中，读取dict.txt即可： 1
2
3
4
5
6
| bin/Hadoopjar \
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar \
wordcount \
-files hdfs:///dict/public/dict.txt \
/test/input\
/test/output
|
（2）Hadoop Streaming例子，需要通过-files指定mapper和reducer可执行文件或者脚本文件，这些文件就是通过DistributedCache分发到各个节点上的。 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
| #!/bin/bash
HADOOP_HOME=/opt/yarn-client
INPUT_PATH=/test/input/data
OUTPUT_PATH=/test/output/data
echo"Clearing output path: $OUTPUT_PATH"
$HADOOP_HOME/bin/hadoopfs -rmr $OUTPUT_PATH
${HADOOP_HOME}/bin/hadoopjar\
${HADOOP_HOME}/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.2.0.jar\
-D mapred.reduce.tasks=2\
-files mapper,reducer\
-input $INPUT_PATH\
-output $OUTPUT_PATH\
-mapper mapper\
-reducer reducer
|
（3）接下给出一个缓存压缩文件的例子，假设压缩文件为dict.zip，里面存的数据为： 1
2
3
4
| data/1.txt
data/2.txt
mapper.list
reducer.list
|
通过-archives参数指定dict.zip后，该文件被解压后，将被缓存（实际上是软连接）到各个Task的工作目录下的dict.zip目录下，组织结构如下： 1
2
3
4
5
6
| dict.zip/data/1.txt
2.txt
mapper.list
reducer.list
|
你可以在Mapper或Reducer程序中，使用类似下面的代码读取解压后的文件：
1
2
3
| File file2 = read(“dict.zip/data/1.txt”, “r”);
…….
File file3 = read(“dict.zip/mapper.list”, “r”);
|
如果你想直接将内容解压到Task工作目录下，而不是子目录dict.zip中，可以用“-files”（注意，不要使用-archives，“-files”指定的文件不会被解压）指定dict.zip，并自己在程序中实现解压缩： 1
2
3
4
| #include <cstdlib>
…….
system(“unzip –q dict.zip”);//C++代码
……
|
总之，Hadoop DistributedCache是一个非常好用的工具，合理的使用它能够解决很多非常困难的问题
| 
发表于 2014-6-23 15:32:02
发表于 2014-6-23 20:16:37
