説明/参照：
Hadoopには、Map / Reduceジョブで必要となる可能性のあるファイルをローカルに利用できる分散キャッシュメカニズムがあります。ユースケース
コードのスニペットをフォローアップするために、ユースケースをもう少し詳細に理解してください。
Mapジョブで使用する必要があるKey-Valueファイルがあります。簡単にするために、解析中に遭遇するすべてのキーワードを他の値と置き換える必要があるとします。
だから我々が必要とするのは
キー値ファイル（プロパティファイルを使用できます）
コードを使用するMapperコード
それを使用するMapperコードを記述する
ソースプリントを表示しますか？
01。
パブリッククラスDistributedCacheMapperはMapper <LongWritable、Text、Text、Text>を拡張します。{
02。
03。
プロパティキャッシュ。
04。
05。
@オーバーライド
06。
protected void setup（コンテキストコンテキスト）throws IOException、InterruptedException {
07。
スーパーセットアップ（コンテキスト）。
08。
Path [] localCacheFiles = DistributedCache.getLocalCacheFiles（context.getConfiguration（））;
09。
10。
if（localCacheFiles！= null）{
11。
//ここで1つのファイルしか期待しない
12。
for（int i = 0; i <localCacheFiles.length; i ++）{
13。
パスlocalCacheFile = localCacheFiles [i];
14。
キャッシュ=新しいプロパティ（）;
15。
cache.load（新しいFileReader（localCacheFile.toString（）））;
16。
}
17。
} else {
18。
//ここでエラー処理を行います
19。
}
20。
21。
}
22。
23。
@オーバーライド
24。
public void map（LongWritableキー、テキスト値、コンテキストコンテキスト）はIOException、InterruptedExceptionをスローします。
{
25。
//ここでキャッシュを使用する
26。
//値に何らかの属性が含まれている場合、cache.get（<value>）
27。
//何らかのアクションを実行するか、別のもので置き換える
28。
}
29。
30。
}
注意：
*アプリケーション固有の大きな読み取り専用ファイルを効率的に配布します。
DistributedCacheは、アプリケーションが必要とするファイル（テキスト、アーカイブ、ジャーなど）をキャッシュするMap-Reduceフレームワークによって提供される機能です。
アプリケーションは、JobConf経由でキャッシュされるURL（hdfs：//またはhttp：//）を介してファイルを指定します。 DistributedCacheは、hdfs：// urlsで指定されたファイルが、URLで指定されたパスのFileSystem上にすでに存在していることを前提としています。
参照：Hadoop分散キャッシュの使用