MapReduce工作笔记——Job上传普通文件和大文件

0. 前言

我们在配置MR Streaming任务的时候，通常会上传mapper、reducer以及其他会用到的一些文件，在MapReduce工作笔记——Hadoop shell 常用文件操作命令中提到过使用put数据上传HDFS。在执行MR Job 的时候，Hadoop会将其配置的文件数据打包成jar，两种上传的目标是不一样的，前者是数据，后者是配置，本文章将主要介绍普通脚本文件的上传以及大文件的上传。

1. 上传普通文件

上传本地文件可以使用-file 运用示例：

Code.1.1 file 上传示例

hadoop streaming 
  -mapper "./mapper.py" 
  -reducer "./reducer.py" 
  -file "$MY_PATH/reducer.py" 
  -file "$MY_PATH/mapper.py" 
  -file "test.txt"

使用-file 上传后的目录存在相对路径之下，在配置-mapper 以及-reducer 时候，直接使用相对路径以及文件名即可。

2. 上传大文件

上文中提到过这些上传的文件会打包到job 的jar 包中，但是如果遇到有jar包大小时，文件大小总和超过设置的大小会报错，这时候就需要使用-cacheFile大文件上传， 使用 -cacheArchive 上传压缩文件

2.1 cacheFile上传至Hdfs

Code.2.1 cacheFile示例

-cacheFile /home/cache-test/testfile.txt#test
#如果有多个文件，选项可以写成：
-cacheFile /home/cache-test/testfile1.txt#test1 
-cacheFile /home/cache-test/testfile2.txt#test2

这里的任务的当前工作目录下有一个“test”符号链接，它指向testfile.txt文件在本地的拷贝。

2.2 cacheArchive上传压缩文件

cacheArchive支持zip、tar、tgz、tar.gz和jar等压缩文件解压上传。

Code.2.2 cacheArchive示例

-cacheArchive /home/cache-test/testfile2.tar.gz#test

在上面的例子里，url中#后的部分是建立在任务当前工作目录下的符号链接的名字,此处为test，test指向data解压后的目录。