flink提供了乙個類似於hadoop的分布式快取，讓並行執行例項的函式可以在本地訪問。這個功能可以被使用來分享外部靜態的資料，例如：機器學習的邏輯回歸模型等！
快取的使用流程：
使用executionenvironment例項對本地的或者遠端的檔案（例如：hdfs上的檔案）,為快取檔案指定乙個名字註冊該快取檔案！當程式執行時候，flink會自動將複製檔案或者目錄到所有worker節點的本地檔案系統中，函式可以根據名字去該節點的本地檔案系統中檢索該檔案！
【注意】廣播是將變數分發到各個worker節點的記憶體上，分布式快取是將檔案快取到各個worker節點上；
import datasetapi.sources.sourcetest.
import org.apache.flink.api.common.functions.richmapfunction
import org.apache.flink.configuration.configuration
import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.
import scala.io.source
import scala.util.random
object sourcetest
}class myjoinmap() extends richmapfunction[clazz,arraybuffer[info]])
} //在map函式下進行關聯操作
override def map(value: clazz) = }}
array
}}
AppBoxFuture 七 分布式外來鍵約束
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