内容简介:版权声明:本套技术专栏是作者(秦凯新)平时工作的总结和升华,通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享,并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容,请持续关注本套博客。版权声明:禁止转载,欢迎学习。QQ邮箱地址:1120746959@qq.com,如有任何问题,可随时联系。
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1 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
2 使用技巧
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1:注册一个文件
env.registerCachedFile("hdfs:///path/to/your/file", "hdfsFile") 复制代码
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2:访问数据
File myFile = getRuntimeContext().getDistributedCache().getFile("hdfsFile"); 复制代码
3 应用案例实战
3.1 在D盘创建一个文件discache.txt,并进行registerCachedFile
3.2 每一个TaskManager都会存在一份,防止MapTask重复拉取文件。
public class BatchDemoDisCache { 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或者s3上的文件 env.registerCachedFile("d:\\discache.txt","a.txt"); DataSource<String> data = env.fromElements("a", "b", "c", "d"); DataSet<String> result = data.map(new RichMapFunction<String, String>() { private ArrayList<String> dataList = new ArrayList<String>(); @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); //2:使用文件 File myFile = getRuntimeContext().getDistributedCache().getFile("a.txt"); List<String> lines = FileUtils.readLines(myFile); for (String line : lines) { this.dataList.add(line); System.out.println("discache:" + line); } } @Override public String map(String value) throws Exception { //在这里就可以使用dataList return value; } }); result.print(); } } 复制代码
以上所述就是小编给大家介绍的《Flink分布式缓存Distributed Cache应用案例实战-Flink牛刀小试》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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