二、用分布式缓存文件存储K个质心
既然不能通过共享外部类变量的方式，那我们通过文件在map和reduce之间传递数据总可以吧，Mapper从文件中读取质心，Reducer把更新后的质心再写入这个文件。这里的问题是：如果确定要把质心放在文件中，那Mapper就需要从2个文件中读取数据--质心文件和样本数据文件。虽然有MutipleInputs可以指定map()的输入文件有多个，并可以为每个输入文件分别指定解析方式，但是MutipleInputs不能保证每条记录从不同文件中传给map()的顺序。在我们的KMeans中，我们希望质心文件全部被读入后再逐条读入样本数据。
于是乎就想到了DistributedCache，它主要用于Mapper和Reducer之间共享数据。DistributedCacheFile是缓存在本地文件，在Mapper和Reducer中都可使用本地Java I/O的方式读取它。于是我又有了一个错误的思路：
class MyMaper{
Vector<Sample> centers=new Vector<Sample>(K);
void setup(){
//读取cacheFile，给centers赋值
}
void map(){
//计算样本离哪个质心最近
}
}
class MyReducer{
Vector<Sample> centers=new Vector<Sample>(K);
void reduce(){
//更新centers
}
void cleanup(){
//把centers写回cacheFile
}
}
错因：DistributedCacheFile是只读的，在任务运行前，TaskTracker从JobTracker文件系统复制文件到本地磁盘作为缓存，这是单向的复制，是不能写回的。试想在分布式环境下，如果不同的mapper和reducer可以把缓存文件写回的话，那岂不又需要一套复杂的文件共享机制，严重地影响Hadoop执行效率。