地图reduce与mysql交互



?

????? 其中，job为当前准备执行的作业，driverClasss为数据库厂商提供的访问其数据库的驱动程序，dbUrl为运行数据库的主机的地址，userName和password分别为数据库提供访问地用户名和相应的访问密码。

??????2）相应的从关系数据库查询和读取数据的接口

DBInputFormat：提供从数据库读取数据的格式。

DBRecordReader：提供读取数据记录的接口。

　　3）相应的向关系数据库直接输出结果的编程接口

DBOutputFormat：提供向数据库输出数据的格式。

DBRecordWrite：提供数据库写入数据记录的接口。

　　数据库连接完成后，即可完成从MapReduce程序向关系数据库写入数据的操作。为了告知数据库将写入哪个表中的哪些字段，DBOutputFormat中提供了一个静态方法来指定需要写入的数据表和字段：

?

public static void setOutput(Job job,String tableName,String ... fieldName)

?

????? 其中，tableName指定即将写入的数据表，后续参数将指定哪些字段数据将写入该表。

1.1 从数据库中输入数据

??????虽然Hadoop允许从数据库中直接读取数据记录作为MapReduce的输入，但处理效率较低，而且大量频繁地从MapReduce程序中查询和读取关系数据库可能会大大增加数据库的访问负载，因此DBInputFormat仅适合读取小量数据记录的计算和应用，不适合数据仓库联机数据分析大量数据的读取处理。

????? 读取大量数据记录一个更好的解决办法是：用数据库中的Dump工具将大量待分析数据输出为文本数据文件，并上载到HDFS中进行处理。

?

??????1）首先创建要读入的数据

Windows环境

　　首先创建数据库"school"，使用下面命令进行：

?

create database school;

?

????? 然后通过以下几句话，把我们事先准备好的sql语句（student.sql事先放到了D盘目录）导入到刚创建的"school"数据库中。用到的命令如下：

?

use school;

source d:\student.sql

?

????? "student.sql"中的内容如下所示：

?

DROP TABLE IF EXISTS `school`.`student`;

?

CREATE TABLE `school`.`student` (

`id` int(11) NOT NULL default '0',

`name` varchar(20) default NULL,

`sex` varchar(10) default NULL,

`age` int(10) default NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

?

INSERT INTO `student` VALUES ('201201', '张三', '男', '21');

INSERT INTO `student` VALUES ('201202', '李四', '男', '22');

INSERT INTO `student` VALUES ('201203', '王五', '女', '20');

INSERT INTO `student` VALUES ('201204', '赵六', '男', '21');

INSERT INTO `student` VALUES ('201205', '小红', '女', '19');

INSERT INTO `student` VALUES ('201206', '小明', '男', '22');

?

????? 执行结果如下所示：

?

?

????? 查询刚才创建的数据库表"student"的内容。

?

?

????? 结果发现显示是乱码，记得我当时是设置的UTF-8，怎么就出现乱码了呢？其实我们使用的操作系统的系统为中文，且它的默认编码是gbk，而MySQL的编码有两种，它们分别是：

　　【client】：客户端的字符集。客户端默认字符集。当客户端向服务器发送请求时，请求以该字符集进行编码。

　　【mysqld】：服务器字符集，默认情况下所采用的。

?

????? 找到安装MySQL目录，比如我们的安装目录为：

?

E:\HadoopWorkPlat\MySQL Server 5.5

?

????? 从中找到"my.ini"配置文件，最终发现my.ini里的2个character_set把client改成gbk，把server改成utf8就可以了。

??? 【client】端：

?

[client]

port=3306

[mysql]

default-character-set=gbk

?

??? 【mysqld】端：

?

[mysqld]

# The default character set that will be used when a new schema or table is

# created and no character set is defined

character-set-server=utf8

?

????? 按照上面修改完之后，重启MySQL服务。

?

?

????? 此时在Windows下面的数据库表已经准备完成了。

?

Linux环境

　　首先通过"FlashFXP"把我们刚才的"student.sql"上传到"/home/hadoop"目录下面，然后按照上面的语句创建"school"数据库。

?

　　

????? 查看我们上传的"student.sql"内容：

?

　　

??? ? 创建"school"数据库，并导入"student.sql"语句。

?

　　

?

????? 显示数据库"school"中的表"student"信息。

?

　　

??? ?显示表"student"中的内容。

?

　　

?

????? 到此为止在"Windows"和"Linux"两种环境下面都创建了表"student"表，并初始化了值。下面就开始通过MapReduce读取MySQL库中表"student"的信息。

??????2）使MySQL能远程连接

????? MySQL默认是允许别的机器进行远程访问地，为了使Hadoop集群能访问MySQL数据库，所以进行下面操作。

用MySQL用户"root"登录。

?

mysql -u root -p

?

使用下面语句进行授权，赋予任何主机访问数据的权限。

?

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'hadoop' WITH GRANT OPTION;

?

刷新，使之立即生效。

?

FLUSH PRIVILEGES;

?

????? 执行结果如下图。

????? Windows下面：

?

　　

????? Linux下面：

?

　　

???? ?到目前为止，如果连接Win7上面的MySQL数据库还不行，大家还应该记得前面在Linux下面关掉了防火墙，但是我们在Win7下对防火墙并没有做任何处理，如果不对防火墙做处理，即使执行了上面的远程授权，仍然不能连接。下面是设置Win7上面的防火墙，使远程机器能通过3306端口访问MySQL数据库。

??????解决方法：只要在'入站规则'上建立一个3306端口即可。

　　执行顺序：控制面板à管理工具à高级安全的Windows防火墙à入站规则

　　然后新建规则à选择'端口'à在'特定本地端口'上输入一个'3306'?à选择'允许连接'=>选择'域'、'专用'、'公用'=>给个名称，如：MySqlInput

?

??????3）对JDBC的Jar包处理

???? ?因为程序虽然用Eclipse编译运行但最终要提交到Hadoop集群上，所以JDBC的jar必须放到Hadoop集群中。有两种方式：

????? （1）在每个节点下的${HADOOP_HOME}/lib下添加该包，重启集群，一般是比较原始的方法。

????? 我们的Hadoop安装包在"/usr/hadoop"，所以把Jar放到"/usr/hadoop/lib"下面，然后重启，记得是Hadoop集群中所有的节点都要放，因为执行分布式是程序是在每个节点本地机器上进行。

???? ?（2）在Hadoop集群的分布式文件系统中创建"/lib"文件夹，并把我们的的JDBC的jar包上传上去，然后在主程序添加如下语句，就能保证Hadoop集群中所有的节点都能使用这个jar包。因为这个jar包放在了HDFS上，而不是本地系统，这个要理解清楚。

?

DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf);

?

?? ?? 我们用的JDBC的jar如下所示：

?

mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar

?

???? ?通过Eclipse下面的DFS Locations进行创建"/lib"文件夹，并上传JDBC的jar包。执行结果如下：

　　

??????备注：我们这里采用了第二种方式。

???? ?4）源程序代码如下所示

?

package?com.hebut.mr;

?

import?java.io.IOException;

import?java.io.DataInput;

import?java.io.DataOutput;

import?java.sql.Connection;

import?java.sql.DriverManager;

import?java.sql.PreparedStatement;

import?java.sql.ResultSet;

import?java.sql.SQLException;

?

import?org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;

import?org.apache.hadoop.fs.Path;

import?org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import?org.apache.hadoop.io.Text;

import?org.apache.hadoop.io.Writable;

import?org.apache.hadoop.mapred.JobClient;

import?org.apache.hadoop.mapred.JobConf;

import?org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;

import?org.apache.hadoop.mapred.Mapper;

import?org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;

import?org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;

import?org.apache.hadoop.mapred.Reporter;

import?org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer;

import?org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable;

import?org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBInputFormat;

import?org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBConfiguration;

?

public?class?ReadDB {

?

????public?static?class?Map?extends?MapReduceBase?implements

??????????? Mapper {

?

????????//?实现map函数

????????public?void?map(LongWritable key, StudentRecord value,

??????? OutputCollector collector, Reporter reporter)

????????????????throws?IOException {

??????????? collector.collect(new?LongWritable(value.id),

????????????????????new?Text(value.toString()));

??????? }

?

??? }

?

????public?static?class?StudentRecord?implements?Writable, DBWritable {

????????public?int?id;

????????public?String?name;

????????public?String?sex;

????????public?int?age;

?

????????@Override

????????public?void?readFields(DataInput in)?throws?IOException {

????????????this.id?= in.readInt();

????????????this.name?= Text.readString(in);

????????????this.sex?= Text.readString(in);

????????????this.age?= in.readInt();

??????? }

?

????????@Override

????????public?void?write(DataOutput out)?throws?IOException {

??????????? out.writeInt(this.id);

??????????? Text.writeString(out,?this.name);

??????????? Text.writeString(out,?this.sex);

??????????? out.writeInt(this.age);

??????? }

?

????????@Override

????????public?void?readFields(ResultSet result)?throws?SQLException {

????????????this.id?= result.getInt(1);

????????????this.name?= result.getString(2);

????????????this.sex?= result.getString(3);

????????????this.age?= result.getInt(4);

??????? }

?

????????@Override

????????public?void?write(PreparedStatement stmt)?throws?SQLException {

??????????? stmt.setInt(1,?this.id);

??????????? stmt.setString(2,?this.name);

??????????? stmt.setString(3,?this.sex);

??????????? stmt.setInt(4,?this.age);

??????? }

?

????????@Override

????????public?String toString() {

????????????return?new?String("学号："?+?this.id?+?"_姓名："?+?this.name

??????????????????? +?"_性别："+?this.sex?+?"_年龄："?+?this.age);

??????? }

??? }

?

????public?static?void?main(String[] args)?throws?Exception {

?

??????? JobConf conf =?new?JobConf(ReadDB.class);

?

????????//?这句话很关键

??????? conf.set("mapred.job.tracker",?"192.168.1.2:9001");

?

??????? //?非常重要，值得关注

??????? DistributedCache.addFileToClassPath(new?Path(

?????????"/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf);

?

????????//?设置输入类型

??????? conf.setInputFormat(DBInputFormat.class);

?

????????//?设置输出类型

??????? conf.setOutputKeyClass(LongWritable.class);

??????? conf.setOutputValueClass(Text.class);

?

????????//?设置Map和Reduce类

??????? conf.setMapperClass(Map.class);

??????? conf.setReducerClass(IdentityReducer.class);

?

????????//?设置输出目录

??????? FileOutputFormat.setOutputPath(conf,?new?Path("rdb_out"));

?

????????//?建立数据库连接

??????? DBConfiguration.configureDB(conf,?"com.mysql.jdbc.Driver",

????????????"jdbc:mysql://192.168.1.24:3306/school",?"root",?"hadoop");

?

????????//?读取"student"表中的数据

??????? String[] fields = {?"id",?"name",?"sex",?"age"?};

??????? DBInputFormat.setInput(conf, StudentRecord.class,?"student",?null,"id", fields);

?

??????? JobClient.runJob(conf);

??? }

}

?

???? ?备注：由于Hadoop1.0.0新的API对关系型数据库暂不支持，只能用旧的API进行，所以下面的"向数据库中输出数据"也是如此。

?

???? ?5）运行结果如下所示

???? ?经过上面的设置后，已经通过连接Win7和Linux上的MySQL数据库，执行结果都一样。唯独变得就是代码中"DBConfiguration.configureDB"中MySQL数据库所在机器的IP地址。

?

?

1.2 向数据库中输出数据

???? ?基于数据仓库的数据分析和挖掘输出结果的数据量一般不会太大，因而可能适合于直接向数据库写入。我们这里尝试与"WordCount"程序相结合，把单词统计的结果存入到关系型数据库中。

???? ?1）创建写入的数据库表

??? ? 我们还使用刚才创建的数据库"school"，只是在里添加一个新的表"wordcount"，还是使用下面语句执行：

?

use school;

source?sql脚本全路径

?

??? ? 下面是要创建的"wordcount"表的sql脚本。

?

DROP TABLE IF EXISTS `school`.`wordcount`;

?

CREATE TABLE `school`.`wordcount` (

`id` int(11) NOT NULL auto_increment,

`word` varchar(20) default NULL,

`number` int(11) default NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

?

???? ?执行效果如下所示：

Windows环境

Linux环境

?

??????2）程序源代码如下所示

?

package?com.hebut.mr;

?

import?java.io.IOException;

import?java.io.DataInput;

import?java.io.DataOutput;

import?java.sql.PreparedStatement;

import?java.sql.ResultSet;

import?java.sql.SQLException;

import?java.util.Iterator;

import?java.util.StringTokenizer;

?

import?org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;

import?org.apache.hadoop.fs.Path;

import?org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import?org.apache.hadoop.io.Text;

import?org.apache.hadoop.io.Writable;

import?org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;

import?org.apache.hadoop.mapred.JobClient;

import?org.apache.hadoop.mapred.JobConf;

import?org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;

import?org.apache.hadoop.mapred.Mapper;

import?org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;

import?org.apache.hadoop.mapred.Reducer;

import?org.apache.hadoop.mapred.Reporter;

import?org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;

import?org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBOutputFormat;

import?org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable;

import?org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBConfiguration;

?

public?class?WriteDB {

????// Map处理过程

????public?static?class?Map?extends?MapReduceBase?implements

??????????? Mapper {

?

????????private?final?static?IntWritable?one?=?new?IntWritable(1);

????????private?Text?word?=?new?Text();

?

????????@Override

????????public?void?map(Object key, Text value,

??????????? OutputCollector output, Reporter reporter)

????????????????throws?IOException {

??????????? String line = value.toString();

??????????? StringTokenizer tokenizer =?new?StringTokenizer(line);

????????????while?(tokenizer.hasMoreTokens()) {

????????????????word.set(tokenizer.nextToken());

??????????????? output.collect(word,?one);

??????????? }

??????? }

??? }

?

????// Combine处理过程

????public?static?class?Combine?extends?MapReduceBase?implements

??????????? Reducer {

?

????????@Override

????????public?void?reduce(Text key, Iterator values,

??????????? OutputCollector output, Reporter reporter)

????????????????throws?IOException {

????????????int?sum = 0;

????????????while?(values.hasNext()) {

??????????????? sum += values.next().get();

??????????? }

??????????? output.collect(key,?new?IntWritable(sum));

??????? }

??? }

?

????// Reduce处理过程

????public?static?class?Reduce?extends?MapReduceBase?implements

??????????? Reducer {

?

????????@Override

????????public?void?reduce(Text key, Iterator values,

??????????? OutputCollector collector, Reporter reporter)

????????????????throws?IOException {

?

????????????int?sum = 0;

????????????while?(values.hasNext()) {

??????????????? sum += values.next().get();

??????????? }

?

??????????? WordRecord wordcount =?new?WordRecord();

??????????? wordcount.word?= key.toString();

??????????? wordcount.number?= sum;

?

??????????? collector.collect(wordcount,?new?Text());

??????? }

??? }

?

????public?static?class?WordRecord?implements?Writable, DBWritable {

????????public?String?word;

????????public?int?number;

?

????????@Override

????????public?void?readFields(DataInput in)?throws?IOException {

????????????this.word?= Text.readString(in);

????????????this.number?= in.readInt();

??????? }

?

????????@Override

????????public?void?write(DataOutput out)?throws?IOException {

??????????? Text.writeString(out,?this.word);

??????????? out.writeInt(this.number);

??????? }

?

????????@Override

????????public?void?readFields(ResultSet result)?throws?SQLException {

????????????this.word?= result.getString(1);

????????????this.number?= result.getInt(2);

??????? }

?

????????@Override

????????public?void?write(PreparedStatement stmt)?throws?SQLException {

??????????? stmt.setString(1,?this.word);

??????????? stmt.setInt(2,?this.number);

??????? }

??? }

?

????public?static?void?main(String[] args)?throws?Exception {

?

??????? JobConf conf =?new?JobConf(WriteDB.class);

?

????????//?这句话很关键

??????? conf.set("mapred.job.tracker",?"192.168.1.2:9001");

?

??????? DistributedCache.addFileToClassPath(new?Path(

????????????????"/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf);

?

????????//?设置输入输出类型

??????? conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);

??????? conf.setOutputFormat(DBOutputFormat.class);

????????//?不加这两句，通不过，但是网上给的例子没有这两句。

??????? conf.setOutputKeyClass(Text.class);

??????? conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

?

????????//?设置Map和Reduce类

??????? conf.setMapperClass(Map.class);

??????? conf.setCombinerClass(Combine.class);

??????? conf.setReducerClass(Reduce.class);

?

????????//?设置输如目录

??????? FileInputFormat.setInputPaths(conf,?new?Path("wdb_in"));

?

????????//?建立数据库连接

??????? DBConfiguration.configureDB(conf,?"com.mysql.jdbc.Driver",

????????????"jdbc:mysql://192.168.1.24:3306/school",?"root",?"hadoop");

?

????????//?写入"wordcount"表中的数据

??????? String[] fields = {?"word",?"number"?};

??????? DBOutputFormat.setOutput(conf,?"wordcount", fields);

?

??????? JobClient.runJob(conf);

??? }

}

?

???? ?3）运行结果如下所示

Windows环境

　　测试数据：

（1）file1.txt

?

hello word

hello hadoop

?

????（2）file2.txt

?

虾皮 hadoop

虾皮 word

软件 软件

?

???? ?运行结果：

?

???? ?我们发现上图中出现了"?"，后来查找原来是因为我的测试数据时在Windows用记事本写的然后保存为"UTF-8"，在保存时为了区分编码，自动在前面加了一个"BOM"，但是不会显示任何结果。然而我们的代码把它识别为"?"进行处理。这就出现了上面的结果，如果我们在每个要处理的文件前面的第一行加一个空格，结果就成如下显示：

?

?? ?? 接着又做了一个测试，在Linux上面用下面命令创建了一个文件，并写上中文内容。结果显示并没有出现"?"，而且网上说不同的记事本软件（EmEditor、UE）保存为"UTF-8"就没有这个问题。经过修改之后的Map类，就能够正常识别了。

?

????// Map处理过程

????public?static?class?Map?extends?MapReduceBase?implements

??????????? Mapper {

?

????????private?final?static?IntWritable?one?=?new?IntWritable(1);

????????private?Text?word?=?new?Text();

?

????????@Override

????????public?void?map(Object key, Text value,

??????????? OutputCollector output, Reporter reporter)

????????????????throws?IOException {

??????????? String line = value.toString();

???????????

????????????//处理记事本UTF-8的BOM问题

????????????if?(line.getBytes().length?> 0) {

????????????????if?((int) line.charAt(0) == 65279) {

??????????????????? line = line.substring(1);

??????????????? }

??????????? }

???????????

??????????? StringTokenizer tokenizer =?new?StringTokenizer(line);

????????????while?(tokenizer.hasMoreTokens()) {

????????????????word.set(tokenizer.nextToken());

??????????????? output.collect(word,?one);

??????????? }

??????? }

??? }

?

???? ?处理之后的结果：

?

?

???? ?从上图中得知，我们的问题已经解决了，因此，在编辑、更改任何文本文件时，请务必使用不会乱加BOM的编辑器。Linux下的编辑器应该都没有这个问题。Windows下，请勿使用记事本等编辑器。推荐的编辑器是： Editplus 2.12版本以上； EmEditor； UltraEdit（需要取消'添加BOM'的相关选项）； Dreamweaver（需要取消'添加BOM'的相关选项） 等。

　　对于已经添加了BOM的文件，要取消的话，可以用以上编辑器另存一次。（Editplus需要先另存为gb，再另存为UTF-8。） DW解决办法如下： 用DW打开指定文件，按Ctrl+Jà标题/编码à编码选择"UTF-8"，去掉"包括Unicode签名(BOM)"勾选à保存/另存为，即可。

??? 国外有一个牛人已经把这个问题解决了，使用"UnicodeInputStream"、"UnicodeReader"。

??? 地址：http://koti.mbnet.fi/akini/java/unicodereader/

??? 示例：Java读带有BOM的UTF-8文件乱码原因及解决方法

??? 代码：http://download.csdn.net/detail/xia520pi/4146123

?

Linux环境

　　测试数据：

????（1）file1.txt

?

MapReduce is simple

?

????（2）file2.txt

?

MapReduce is powerful is simple

?

????（3）file2.txt

?

Hello MapReduce bye MapReduce

?

??? ? 运行结果：

?

?

?? ?? 到目前为止，MapReduce与关系型数据库交互已经结束，从结果中得知，目前新版的API还不能很好的支持关系型数据库的操作，上面两个例子都是使用的旧版的API。关于更多的MySQL操作。?

??????终于完成，期间遇到的关键问题如下：

?

MySQL的JDBC的jar存放问题。

Win7对MySQL防火墙的设置。

Linux中MySQL变更目录不能启动。

MapReduce处理带BOM的UTF-8问题。

设置MySQL可以远程访问。

MySQL处理中文乱码问题。

?

　　从这几天对MapReduce的了解，发现其实Hadoop对关系型数据库的处理还不是很强，主要是Hadoop和关系型数据做的事不是同一类型，各有所特长。下面几期我们将对Hadoop里的HBase和Hive进行全面了解。

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