Flink应用开发系列（十一）DataSet开发之分布式缓存

我们知道flink这块是属于分布式计算框架，因此在实际计算的时候，会把整个job切分成很多的task，然后把一部分task聚集到A worker节点上执行，某些task聚集到B worker节点上执行。这就是整个分布式计算的实际情况。

那么有时候我们会涉及到一些job的操作，对于job来说我们知道job的话，小结果job大结果的时候，sql执行效率最高。那么在flink job里面我们同样可以利用这样的思想，也就是把小结果数据集首先分发到各个worker节点上，当worker节点真正执行的时候，就可以直接从本地的worker节点获取小结果，直接进行job计算。这就是我们介绍的分布式缓存。

首先我们来个代码案例看看情况，背景如下：

我们首先把学生id和对应的成绩做成一个小文件，作为缓存的文件，然后在计算的时候，根据学生的id和缓存文件来拼接学生的信息。

具体操作步骤如下：

1、制作学生成绩文件

这里的话，我们模拟制作学生的成绩文件，创建一个名为user_scores.txt的文件，然后把下面的内容复制进去：

1,20
2,5

2、把user_scores.txt文件上传到hdfs上

这里既然是分布式计算，所以缓存文件我们不能用本地，不然的话得把文件挨个上传到所有的节点上去，此时我们最好用的就是hdfs文件系统，我们把这个user_scores.txt文件上传到hdfs上，

hadoop fs -put user_scores.txt /users/

上传完成之后，我们就可以在hdfs上看到这个文件了：

3、编写代码

这里我们直接上代码，然后再分析代码逻辑。

首先是DataSetDistributeCacheJob，完整的代码示例如下：

package org.example;

import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.example.func.DistributeCacheMapper;

public class DataSetDistributeCacheJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception{

        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataSet<Integer> input = env.fromElements(2, 1);
        // 从hdfs上读取文件
        env.registerCachedFile("hdfs://192.168.31.218:8020/users/user_scores.txt", "user_scores");
        DataSet<String> result = input.map(new DistributeCacheMapper());

        result.print();

    }
}

这里我们使用了一个DistributeCacheMapper，这里的mapper其实就是会在各个节点执行的task，详细代码如下：

package org.example.func;

import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;

import java.io.File;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DistributeCacheMapper extends RichMapFunction<Integer, String> {


   private static final Map<Integer,String> users =  new HashMap<Integer,String>();

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {

        File userScores = getRuntimeContext().getDistributedCache().getFile("user_scores");

        List<String> list = FileUtils.readLines(userScores, Charset.forName("UTF-8"));
        for(String v : list){
            String[] tokens = v.split(",");
            users.put(Integer.valueOf(tokens[0]),tokens[1]);
        }

        super.open(parameters);
    }

    @Override
    public String map(Integer integer) throws Exception {

        String score = users.get(integer);

        return integer+":"+score;
    }


}

以上就是完整的代码，我们来介绍下完整的流程。

1、在ExecutionEnvironment创建的时候，我们就需要注册这里的分布式缓存文件，给定registerCachedFile一个文件的地址和文件的自定义名称。
2、在需要使用到分布式文件的时候，根据前面给定的自定义名称来获取对应的文件：getRuntimeContext().getDistributedCache().getFile("user_scores");
3、获取到文件之后，我们读取文件，然后解析相关的结果作为本地的缓存。
4、利用flink获取的实时数据与本地的缓存进行job，匹配出最后的结果。

最后我们来看看运行的结果：

结果里面完整的实现了job的效果。很好的利用了分布式缓存的知识点。

最后按照惯例，附上本案例的源码，登录后即可下载。