setup 函数原码:（摘自《hadoop实战》）
*Called once at the start of the task.
protected void setup(Context context) throws IOException,InterruptedException{}
从注释可得知，setup函数在Task启动时就调用。
在MapReduce中作业会被组织成MapTask和ReduceTask。
每个Task都以Map类或Reduce类为处理方法主体，
输入分片为处理方法的输入，自己的分片处理完后Task就销毁了。
从这里看出，setup函数在task启动后数据处理前就调用一次
而覆盖的Map函数和Reduce函数会针对输入分片的每个Key调用一次，
所以setup函数可以看作Task上一个全局处理。
利用setup函数的特性，可以将Map或Reduce函数中的的重复处理放到setup函数中。
如老师给的Exercise_2中的"name"
但需要注意的是，调用setup函数只是对应的Task上全局操作，而不是整个作业的全局操作。
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可以先用api把本地的文件传到hdfs中的 /user/hadoop/test 里去
//本地文件上传到HDFS上
public static void upload(String src,String dst) throws FileNotFoundException,IOException{
InputStream in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(src));
//得到配置对象
Configuration conf = new Configuration();
//文件系统
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(dst), conf);
//输出流
OutputStream out = fs.create(new Path(dst), new Progressable() {
public void progress() {
System.out.println("上传完一个设定缓存区大小容量的文件！");
}
});
//连接两个流，形成通道，使输入流向输出流传输数据
IOUtils.copyBytes(in, out, 4096,true);
}
上传的时候调用这个函数就可以了
例如
upload("/home/jack/test/test.txt","/user/hadoop/test/test");
前面的是本地目录中的文件，后面是hdfs中的文件
注意 必须两者都必须是“路径+文件名” 不能没有文件名
Configuration conf = new Configuration();
conf.setStrings("job_parms", "aaabbc"); //关键就是这一句
Job job = new Job(conf, "load analysis");
job.setJarByClass(LoadAnalysis.class);
job.setMapperClass(LoadMapper.class);
job.setReducerClass(LoadIntoHbaseReduce.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
@Override
protected void setup(Context context)
throws IOException, InterruptedException {
try {
//从全局配置获取配置参数
Configuration conf = context.getConfiguration();
String parmStr = conf.get("job_parms"); //这样就拿到了
......
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
全局文件：hadoop有distributed cache来保存全局文件，保证所有node都可以访问，使用类名为DistributedCache
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分享标题：Hadoop读取环境变量及setup函数-创新互联
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