Hadoop中的in-memory是指什么？

“in-memory”是指将数据存储在内存中，而不是将其存储在磁盘或其他永久存储介质中。在Hadoop中，这种技术被广泛应用于MapReduce作业，目的是通过将数据缓存到内存中来提高作业的性能和效率。

以下是示例代码，演示如何使用Hadoop中的“in-memory”技术：

// 创建一个MapReduce作业 Job job = new Job(conf, "example job");

// 将输入路径添加到作业中 FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);

// 设置Mapper类 job.setMapperClass(MyMapper.class);

// 设置Combiner类 job.setCombinerClass(MyReducer.class);

// 设置Reducer类 job.setReducerClass(MyReducer.class);

// 将输出路径添加到作业中 FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

// 将任务输出类型设置为“in-memory” job.setOutputFormatClass(InMemoryOutputFormat.class);

// 设置作业的输出键和输出值类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

// 提交作业并等待它完成 job.waitForCompletion(true);