怎么使用Hadoop读写数据库
日期：2014-05-16 浏览次数：20584 次
如何使用Hadoop读写数据库
在我们的一些应用程序中，常常避免不了要与数据库进行交互，而在我们的hadoop中，有时候也需要和数据库进行交互，比如说，数据分析的结果存入数据库，或者是，读取数据库的信息写入HDFS上，不过直接使用MapReduce操作数据库，这种情况在现实开发还是比较少，一般我们会采用Sqoop来进行数据的迁入，迁出，使用Hive分析数据集，大多数情况下，直接使用Hadoop访问关系型数据库，可能产生比较大的数据访问压力，尤其是在数据库还是单机的情况下，情况可能更加糟糕，在集群的模式下压力会相对少一些。
那么，今天散仙就来看下，如何直接使用Hadoop1.2.0的MR来读写操作数据库，hadoop的API提供了DBOutputFormat和DBInputFormat这两个类，来进行与数据库交互，除此之外，我们还需要定义一个类似JAVA Bean的实体类，来与数据库的每行记录进行对应，通常这个类要实现Writable和DBWritable接口，来重写里面的4个方法以对应获取每行记录里面的各个字段信息。
下面，我们先来看下如何使用MR来读取数据库的数据，并写入HDFS上，
数据表的截图如下所示，
实体类定义代码：
MR类的定义代码，注意是一个Map Only作业：
在我们的一些应用程序中，常常避免不了要与数据库进行交互，而在我们的hadoop中，有时候也需要和数据库进行交互，比如说，数据分析的结果存入数据库，或者是，读取数据库的信息写入HDFS上，不过直接使用MapReduce操作数据库，这种情况在现实开发还是比较少，一般我们会采用Sqoop来进行数据的迁入，迁出，使用Hive分析数据集，大多数情况下，直接使用Hadoop访问关系型数据库，可能产生比较大的数据访问压力，尤其是在数据库还是单机的情况下，情况可能更加糟糕，在集群的模式下压力会相对少一些。
那么，今天散仙就来看下，如何直接使用Hadoop1.2.0的MR来读写操作数据库，hadoop的API提供了DBOutputFormat和DBInputFormat这两个类，来进行与数据库交互，除此之外，我们还需要定义一个类似JAVA Bean的实体类，来与数据库的每行记录进行对应，通常这个类要实现Writable和DBWritable接口，来重写里面的4个方法以对应获取每行记录里面的各个字段信息。
下面，我们先来看下如何使用MR来读取数据库的数据，并写入HDFS上，
数据表的截图如下所示，
实体类定义代码：
package com.qin.operadb;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBWritable;
/***
* 封装数据库实体信息
* 的记录
*
* 搜索大数据技术交流群：376932160
*
* **/
public class PersonRecoder implements Writable,DBWritable {
public int id;//对应数据库中id字段
public String name;//对应数据库中的name字段
public int age;//对应数据库中的age字段
@Override
public void readFields(ResultSet result) throws SQLException {
this.id=result.getInt(1);
this.name=result.getString(2);
this.age=result.getInt(3);
}
@Override
public void write(PreparedStatement stmt) throws SQLException {
stmt.setInt(1, id);
stmt.setString(2, name);
stmt.setInt(3, age);
}
@Override
public void readFields(DataInput arg0) throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
this.id=arg0.readInt();
this.name=Text.readString(arg0);
this.age=arg0.readInt();
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
out.writeInt(id);
Text.writeString(out, this.name);
out.writeInt(this.age);
}
@Override
public String toString() {
// TODO Auto-generated method stub
return "id: "+id+" 年龄: "+age+" 名字："+name;
}
}
MR类的定义代码，注意是一个Map Only作业：
package com.qin.operadb;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBConfiguration;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class ReadMapDB {
/**
* Map作业读取数据记录数
*
* **/
private static class DBMap extends Mapper<LongWritable, PersonRecoder , LongWritable, Text>{
@Override
protected void map(LongWritable key, PersonRecoder value,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
context.write(new LongWritable(value.id), new Text(value.toString()));
}
}
public static void main(String[] args)throws Exception {
JobConf conf=new JobConf(ReadMapDB.class);
//Configuration conf=new Configuration();
// conf.set("mapred.job.tracker","192.168.75.130:9001");
//读取person中的数据字段
// conf.setJar("tt.jar");
//注意这行代码放在最前面，进行初始化，否则会报
DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://192.168.211.36:3306/test", "root", "qin");
/**要读取的字段信息**/
String fileds[]=new String[]{"id","name","age"};
/**Job任务**/
Job job=new Job(conf, "readDB");
System.out.println("模式： "
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