Flink从入门到放弃-Flink分布式缓存
Flink从入门到放弃-Flink分布式缓存
王知无-import_bigdata
修改于 2019-03-15 17:15:54
修改于 2019-03-15 17:15:54
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1概述
- 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<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.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<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.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本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。
原始发表：2019-02-28，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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