我想在每个映射器中添加要与每个记录块合并的特定记录子集，如何在Hadoop中执行此操作？并在Python流媒体包mrJob？
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不确定您到底要做什么，但也许您可以使用Distributed Cache功能来实现这一目标。
分布式缓存的示例用例：
Input to mapper: customer reviews
You want to process only those reviews which contain certain keywords, which are stored in a "words.txt" file.
You can put words.txt into the Distributed Cache, which makes it available to the mapper & reducer.
不确定如何为Python流程做到这一点，但要弄清楚
并不难答案 1 :(得分：1)
DistributedCache是Map-Reduce框架提供的一种工具，用于缓存应用程序所需的文件（文本，档案，罐子等）。
应用程序通过urCon（hdfs：//或http：//）指定要通过JobConf缓存的文件。 DistributedCache假定通过hdfs：// urls指定的文件已经存在于文件系统的URL指定的路径上。
在该节点上执行作业的任何任务之前，框架会将必要的文件复制到从属节点。它的效率源于这样一个事实，即每个作业只复制一次文件，并且能够缓存未在存档上存档的档案。
DistributedCache可用于分发简单的只读数据/文本文件和/或更复杂的类型，如档案，罐子等。存档（zip，tar和tgz / tar.gz文件）在从节点。可以选择将jar添加到任务的类路径中，这是一种基本的软件分发机制。文件具有执行权限。可选地，用户还可以指示它将分布式缓存文件符号链接到任务的工作目录中。
DistributedCache跟踪缓存文件的修改时间戳。显然，应用程序或作业正在执行时，外部不应修改缓存文件。
对于Python mrJob： -
我认为你必须使用
<强> mrjob.compat.supports_new_distributed_cache_options（版本）
然后使用-files和-archives代替-cacheFile和-cacheArchive
可能会得到更多here