您不能访问节点中的整个配置，因为这意味着您需要始终连接到主节点。
我是Hadoop和整体MapReduce范式的新手。我在网上搜索了很多关于在Map类中重写setup()方法来访问配置对象。但是从我所读到的，似乎每次任务运行时都调用setup()方法。
那么为什么需要一个单独的方法来访问配置对象和初始化参数?为什么不能直接在map()或reduce()方法中做同样的事情呢?
虽然这两种方法最终都会给出所需的输出，但在选择任何一种方法时，是否会考虑到性能因素?
Re: "似乎每次任务运行时都调用setup()方法。"
每当一个任务运行时，对应的Map或Reduce任务处理的记录数。map()或reduce()方法会被每条正在处理的记录调用。然而，setup()方法在每个任务中运行一次，使您有机会通过初始化配置/资源(例如(数据库连接，读取参考文件等)来优化工作流，仅对该任务处理的所有记录进行一次初始化。
类似地，API提供了一个名为"cleanup"的回调，您可以在其中清理资源。这将在任务完成处理为该任务分配的记录时调用。在我看来，答案不在于Hadoop，而在于编程范式。分离业务逻辑的不同部分总是好的，设置运行环境与运行映射本身是不同的。
想象一下这样一个场景，当您希望对某些数据进行多次计算时，在这种情况下，如果您有一个作业的父类，您可以通过覆盖一个单独的方法来完成常见的设置阶段，这是更好的。
您必须检查map()或reduce()是否已经初始化参数，因此通过划分初始化和实际映射逻辑阶段，可以简化初始化过程。
我不确定我是否正确，但据我所知，map()和reduce()是在分布式网络中的节点上执行的，节点对整个系统并不了解。因此，您在map() reduce()方法中访问的内容不是在主节点中配置的内容。