如何在 Hadoop MapReduce 的 Java 实现中创建全局变量？答案

【问题标题】：How to Create Global Variable in Java Implementation of Hadoop MapReduce?如何在 Hadoop MapReduce 的 Java 实现中创建全局变量？
【发布时间】：2012-10-24 22:01:55
【问题描述】：

现在我想创建一个全局双变量（成员），它可以被 MapReduce 作业中的每个映射器/减速器访问和更改。起初我试图在我的主 java 文件中声明一个静态双精度成员，但这似乎有问题，因为每个映射器/减速器都在单独的 JVM 上运行，并且可以正确更改和访问该成员。

我知道对于 int 变量有counter 机制。但是如果我想创建一个全局双变量，我该怎么做呢？

我的最终目标是总结所有映射器/缩减器中的双重格式。如果我不能或不应该创建全局变量，有没有其他方法可以实现该目标？

【问题讨论】：

全局可变变量基本上与您可以使用 map/reduce 执行的操作相反。甚至不要尝试这样做。即使您可以模仿它，这也会破坏 map/reduce 的全部目的并阻止并行化生效。
@LouisWasserman 但是如果我想总结一些在映射器或减速器中是双倍的东西怎么办？
@LouisWasserman 我已将其添加到问题中。
如果你想对双精度值求和，让你的映射器返回他们收到的值的总和，并让减速器总结他们的输入。您必须将自己限制为局部变量，但您可以以这种方式进行求和等操作。

标签： java hadoop mapreduce

【解决方案1】：

这些双打从何而来？如果它们在输入数据中，您可以将其作为普通的 MR 工作。让您的映射器始终输出相同的键和要求和的值。使用组合器在每个映射器中进行本地求和。然后只使用一个 reducer，让它简单地发出总和。

“全局”状态正是 Map-Reduce 范式试图避免的。您必须尝试将所有内容视为在单独的映射器中完成不同部分的工作，然后在减速器中组合/聚合。

【讨论】：

【解决方案2】：

实际上，您可以将 double 视为整数。您可以将任何双倍乘以 100000 并将其存储在计数器中。在reducer中如果需要的话，除以100000即可。

【讨论】：

是的。这很棘手。但我觉得既然这违背了分布式计算的概念，那我应该找一些其他的解决办法。
我仍然不明白这与分布式计算的概念有何不同。如果是，那么为什么计数器存在？为这个答案 +1