Distributed Cache 分布式缓存

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。此功能可用于共享文件，包含静态的外部数据，例如字典或者machine-learned回归模型。

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worker节点的本地文件系统。用户函数可以查找文件或者目录通过这个指定的名称，然后从worker节点的本地文件系统访问它。

使用分布式缓存 如下示例：

java代码：

在ExecutionEnvironment中注册文件或者目录

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
// 从hdfs注册一个文件
env.registerCachedFile("hdfs:///path/to/your/file", "hdfsFile")
 
// 注册一个本地可执行的脚本文件
env.registerCachedFile("file:///path/to/exec/file", "localExecFile", true)
 
// 定义程序代码 并且执行
...
DataSet<String> input = ...
DataSet<Integer> result = input.map(new MyMapper());
...
env.execute();

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

// 继承RichFunction 为了获取RuntimeContext
public final class MyMapper extends RichMapFunction<String, Integer> {
 
    @Override
    public void open(Configuration config) {
 
      // 通过RuntimeContext 和 DistributedCache访问缓存文件
      File myFile = getRuntimeContext().getDistributedCache().getFile("hdfsFile");
      // 读取文件(或者本地目录)
      ...
    }
 
    @Override
    public Integer map(String value) throws Exception {
      // 使用缓存文件的内容做一些处理
      ...
    }
}