hadoop DistributedCache缓存区

Map Join 适用于一张表十分小、一张表很大的场景

在 Reduce 端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？在 Map 端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加 Map 端业务，减少 Reduce 端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。

   // 加载缓存数据 文件路径
   job.addCacheFile(new URI("file:///D:/input/tablecache/xxx.txt"));
   // 多缓存文件
   job.setCacheFiles(Uri[]);

//任务开始前将 pd 数据缓存进 pdMap
 @Override
 protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
 	//通过缓存文件得到小表数据 pd.txt
 	URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
 	Path path = new Path(cacheFiles[0]);
 	//获取文件系统对象,并开流
	FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
 	FSDataInputStream fis = fs.open(path);
 	//通过包装流转换为 reader,方便按行读取
 	BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis, "UTF-8"));
 	//逐行读取，按行处理
 	String line;
 	while (StringUtils.isNotEmpty(line = reader.readLine())) {
 		//切割一行 
		//01 小米
 		String[] split = line.split("t");
 		pdMap.put(split[0], split[1]);
 	}
 	//关流
 	IOUtils.closeStream(reader);