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Flink的分布式缓存
阅读量:4973 次
发布时间:2019-06-12

本文共 2750 字,大约阅读时间需要 9 分钟。

分布式缓存

Flink提供了一个分布式缓存,类似于hadoop,可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件,并把它放在taskmanager节点中,防止task重复拉取。

此缓存的工作机制如下:程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统,例如hdfs或者s3),通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。
当程序执行,Flink自动将文件或者目录复制到所有taskmanager节点的本地文件系统,仅会执行一次。用户可以通过这个指定的名称查找文件或者目录,然后从taskmanager节点的本地文件系统访问它。

示例

在ExecutionEnvironment中注册一个文件:

//获取运行环境ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//1:注册一个文件,可以使用hdfs上的文件 也可以是本地文件进行测试env.registerCachedFile("/Users/wangzhiwu/WorkSpace/quickstart/text","a.txt");

在用户函数中访问缓存文件或者目录(这里是一个map函数)。这个函数必须继承RichFunction,因为它需要使用RuntimeContext读取数据:

DataSet
result = data.map(new RichMapFunction
() { private ArrayList
dataList = new ArrayList
(); @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); //2:使用文件 File myFile = getRuntimeContext().getDistributedCache().getFile("a.txt"); List
lines = FileUtils.readLines(myFile); for (String line : lines) { this.dataList.add(line); System.err.println("分布式缓存为:" + line); } } @Override public String map(String value) throws Exception { //在这里就可以使用dataList System.err.println("使用datalist:" + dataList + "------------" +value); //业务逻辑 return dataList +":" + value; } }); result.printToErr(); }

完整代码如下,仔细看注释:

public class DisCacheTest { public static void main(String[] args) throws Exception{ //获取运行环境 ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //1:注册一个文件,可以使用hdfs上的文件 也可以是本地文件进行测试 //text 中有4个单词:hello flink hello FLINK env.registerCachedFile("/Users/wangzhiwu/WorkSpace/quickstart/text","a.txt"); DataSource
data = env.fromElements("a", "b", "c", "d"); DataSet
result = data.map(new RichMapFunction
() { private ArrayList
dataList = new ArrayList
(); @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); //2:使用文件 File myFile = getRuntimeContext().getDistributedCache().getFile("a.txt"); List
lines = FileUtils.readLines(myFile); for (String line : lines) { this.dataList.add(line); System.err.println("分布式缓存为:" + line); } } @Override public String map(String value) throws Exception { //在这里就可以使用dataList System.err.println("使用datalist:" + dataList + "------------" +value); //业务逻辑 return dataList +":" + value; } }); result.printToErr(); } }//

输出结果如下:

[hello, flink, hello, FLINK]:a[hello, flink, hello, FLINK]:b [hello, flink, hello, FLINK]:c [hello, flink, hello, FLINK]:d

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转载于:https://www.cnblogs.com/importbigdata/p/10779944.html

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