如何有效地在MapReduce环境中实现资源共享与停止共享？

MapReduce 是一种用于处理和生成大数据集的编程模型，它通过共享/停止共享资源来优化计算过程。

在MapReduce编程中，全局共享数据的方式有多种，以下是对几种主要方式的详细介绍：

1、读写HDFS文件

方法说明：在MapReduce框架中，Map Task和Reduce Task都运行在Hadoop集群的节点上，因此它们可以通过读写HDFS中预定好的同一文件来实现全局共享数据。

优点：能够实现读写，比较直观。

缺点：需要使用IO，这将占用系统资源，增加作业完成的资源消耗。

2、配置Job属性

方法说明：在MapReduce执行过程中，任务可以读取Job的属性，基于这个特性，可以在任务启动之初利用Configuration类中的set（String name，String value）将一些简单的全局数据封装到作业的配置属性中，然后任务再利用Configuration中的get（String name）获取配置到属性中的全局数据。

优点：简单，资源消耗小。

缺点：对于量比较大的共享数据显得比较无力。

3、使用DistributedCache

方法说明：DistributedCache是MapReduce为应用提供缓存文件的只读工具，它可以缓存文本文件，压缩文件和jar文件等，在使用时，用户可以在作业配置中使用本地或HDFS文件的URL来将其设置成共享缓存文件，在作业启动之后和任务启动之前，MapReduce框架会将可能需要的缓存文件复制到执行任务节点的本地。

优点：每个Job共享文件只会在启动之后复制一次，并且它适用于大量的共享数据。

缺点：它是只读的。

FAQs

1、问：在MapReduce中，如何通过配置Job属性来实现全局共享数据？

答：在MapReduce执行过程中，任务可以读取Job的属性，基于这个特性，可以在任务启动之初利用Configuration类中的set（String name，String value）将一些简单的全局数据封装到作业的配置属性中，然后任务再利用Configuration中的get（String name）获取配置到属性中的全局数据，这种方法的优点是简单，资源消耗小，但是对量比较大的共享数据显得比较无力。

2、问：如何使用DistributedCache在MapReduce中实现全局共享数据？

答：DistributedCache是MapReduce为应用提供缓存文件的只读工具，它可以缓存文本文件，压缩文件和jar文件等，在使用时，用户可以在作业配置中使用本地或HDFS文件的URL来将其设置成共享缓存文件，在作业启动之后和任务启动之前，MapReduce框架会将可能需要的缓存文件复制到执行任务节点的本地，这种方法的优点是每个Job共享文件只会在启动之后复制一次，并且它适用于大量的共享数据，而缺点是它是只读的。

共享/停止共享	说明
数据共享	在MapReduce中，数据共享指的是在Map和Reduce任务之间共享中间结果数据。
共享数据类型	1. 中间键值对：Map任务生成的中间键值对可以由Reduce任务共享使用。 2. 输入数据：MapReduce作业的输入数据是所有Map任务共享的。
共享方式	1. 分布式缓存（Distributed Cache）：可以将文件或目录存储在分布式缓存中，供MapReduce作业的所有任务使用。 2. 累加器（Accumulators）：累加器可以用于在Map和Reduce任务之间共享信息。
停止共享	停止共享是指在MapReduce作业执行过程中，不再将中间结果数据传递给其他任务。
停止共享的原因	1. 数据量过大：当中间结果数据量过大时，停止共享可以减少网络传输和存储开销。 2. 数据处理需求：某些情况下，Map任务生成的中间结果数据并不需要由Reduce任务处理，此时可以停止共享。
停止共享的方式	1. 无需共享：在MapReduce作业中，可以设置某些Map任务的输出数据不传递给Reduce任务。 2. 使用自定义的Reduce任务：在MapReduce作业中，可以自定义Reduce任务，仅处理特定的数据。