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                            1. 使用場景：一張表十分小、一張表很大。
2. 解決方案
在map端緩存多張表，提前處理業務邏輯，這樣增加map端業務，減少reduce端數據的壓力，盡可能的減少數據傾斜。
3. 具體辦法：采用 distributedcache
（1）在驅動類中加載緩存。
`job.addCacheFile(new URI("../customers.csv"));// 緩存普通文件到 task 運行節點`
（2）在 Mapper 類的 setup 階段，將文件讀取到緩存集合中。
? 獲取緩存的文件
? 循環讀取緩存文件一行
? 按指定分割符切割
? 緩存數據到集合（Map）
? 關流
（3）map 方法中
? 獲取一行
? 按指定分割符
? 獲取訂單文件中的商品 id
? 使用商品 id 作為 Key 從 Map 集合中獲取商品名稱
? 拼接
                    
                
        
                
            
        
                
    
                
    
                
        
                
    
                

                







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