Hadoop,MapReduce 操作 Mysql

MapReduce怎样读取关系数据库的数据，选择的关系数据库为MySql，因为它是开源的软件，所以大家用的比较多。以前上学的时候就没有用过开源的软件，直接用盗版，也相当与免费，且比开源好用，例如向oracle，windows7等等。现在工作了，由于公司考虑成本的问题，所以都用成开源的，ubuntu，mysql等，本人现在支持开源，特别像hadoop这样的东西，真的太好了，不但可以使用软件，也可以读到源代码。话不说多了。
 
hadoop技术推出一首曾遭到关系数据库研究者的挑衅和批评，认为MapReduce不具有关系数据库中的结构化数据存储和处理能力。为此，hadoop社区和研究人员做了多的努力，在hadoop0.19版支持MapReduce访问关系数据库，如：mysql，MySQL、PostgreSQL、Oracle 等几个数据库系统。
 
1. 从Mysql读出数据
 
Hadoop访问关系数据库主要通过一下接口实现的：DBInputFormat类，包所在位置：org.apache.hadoop.mapred.lib.db 中。DBInputFormat 在 Hadoop 应用程序中通过数据库供应商提供的 JDBC接口来与数据库进行交互,并且可以使用标准的 SQL 来读取数据库中的记录。学习DBInputFormat首先必须知道二个条件。
 
在使用 DBInputFormat 之前,必须将要使用的 JDBC 驱动拷贝到分布式系统各个节点的$HADOOP_HOME/lib/目录下。
 
 2.MapReduce访问关系数据库时，大量频繁的从MapReduce程序中查询和读取数据，这大大的增加了数据库的访问负载，因此，DBInputFormat接口仅仅适合读取小数据量的数据，而不适合处理数据仓库。要处理数据仓库的方法有：利用数据库的Dump工具将大量待分析的数据输出为文本，并上传的Hdfs中进行处理，处理的方法可参考：http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/15/2501835.html
   
 
 DBInputFormat 类中包含以下三个内置类
 1.protected class DBRecordReader implementsRecordReader<LongWritable, T>:用来从一张数据库表中读取一条条元组记录。
 2.2.public static class NullDBWritable implements DBWritable,Writable:主要用来实现 DBWritable 接口。DBWritable接口要实现二个函数，第一是write，第二是readFileds，这二个函数都不难理解，一个是写，一个是读出所有字段。原型如下：
 
public void write(PreparedStatement statement) throwsSQLException;
public void readFields(ResultSet resultSet) throws SQLException; 
3.protected static class DBInputSplit implements InputSplit:主要用来描述输入元组集合的范围,包括 start 和 end 两个属性,start 用来表示第一条记录的索引号,end 表示最后一条记录的索引号.
 

下面对怎样使用 DBInputFormat 读取数据库记录进行详细的介绍,具体步骤如下:  1.
DBConfiguration.configureDB (JobConf job, StringdriverClass, String dbUrl, String userName, String passwd)函数，配置JDBC 驱动,数据源,以及数据库访问的用户名和密码。MySQL 数据库的 JDBC 的驱动为“com.mysql.jdbc.Driver”,数据源为“jdbc:mysql://localhost/testDB”,其中testDB为访问的数据库。useName一般为“root”，passwd是你数据库的密码。
 
2.
DBInputFormat.setInput(JobConf job, Class<?extends DBWritable> inputClass, String tableName, String conditions,String orderBy, String... fieldNames)，这个方法的参数很容易看懂，inputClass实现DBWritable接口。，string tableName表名， conditions表示查询的条件，orderby表示排序的条件，fieldNames是字段，这相当与把sql语句拆分的结果。当然也可以用sql语句进行重载。etInput(JobConf job, Class<?extends DBWritable> inputClass, String inputQuery, StringinputCountQuery)。
 
3.编写MapReduce函数,包括Mapper 类、Reducer 类、输入输出文件格式等,然后调用JobClient.runJob(conf)。
 
上面讲了理论，下面举个例子：假设 MySQL 数据库中有数据库student，假设数据库中的字段有“id”，“name”，“gender","number"。
 

第一步要实现DBwrite和write数据接口。代码如下：    

 public class StudentRecord implements Writable, DBWritable{

            int id;

            String name;

            String gender;

            String number;
            @Override
        public void readFields(DataInput in) throws IOException {

             // TODO Auto-generated method stub

             this.id = in.readInt();
            this.gender = Text.readString(in);

            this.name = in.readString();

            this.number = in.readString();        

        }
            @Override
        public void write(DataOutput out) throws IOException {

             // TODO Auto-generated method stub

             out.writeInt(this.id);
            Text.writeString(out,this.name);

            out.writeInt(this.gender);
            out.writeInt(this.number);
        }             
            @Override
        public void readFields(ResultSet result) throws SQLException {

   // TODO Auto-generated method stub

             this.id = result.getInt(1);

            this.name = result.getString(2);

             this.gender = result.getString(3);

             this.number = result.getString(4);

         }             
            @Override
        public void write(PreparedStatement stmt) throws SQLException{

             // TODO Auto-generated method stub

             stmt.setInt(1, this.id);

             stmt.setString(2, this.name);

            stmt.setString(3, this.gender);

             stmt.setString(4, this.number);

         }
            @Override
        public String toString() {
            // TODO Auto-generated method stub
            return new String(this.name + " " + this.gender + " " +this.number);

         }

第二步，实现Map和Reduce类   
 

    public class DBAccessMapper extends MapReduceBase implements             Mapper<LongWritable, TeacherRecord, LongWritable, Text> {

         @Override

        public void map(LongWritable key, TeacherRecord value,
                OutputCollector<LongWritable, Text> collector, Reporter reporter)                 throws IOException {
            // TODO Auto-generated method stub

            new collector.collect(new LongWritable(value.id), new Text(value.toString()));

         }

     }   

 
第三步：主函数的实现，函数    
public class DBAccessReader {
 

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

         JobConf conf = new JobConf(DBAccessReader.class);

        conf.setOutputKeyClass(LongWritable.class);

         conf.setOutputValueClass(Text.class);

         conf.setInputFormat(DBInputFormat.class);

        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("dboutput"));

        DBConfiguration.configureDB(conf,"com.mysql.jdbc.Driver","jdbc:mysql://localhost/school","root","123456");

        String [] fields = {"id", "name", "gender", "number"};

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

         conf.setMapperClass(DBAccessMapper.class);

         conf.setReducerClass(IdentityReducer.class);

         JobClient.runJob(conf);

         }

  }   

2.写数据

 
 往往对于数据处理的结果的数据量一般不会太大，可能适合hadoop直接写入数据库中。hadoop提供了相应的数据库直接输出的计算发结果。
 1.DBOutFormat: 提供数据库写入接口。
 2.DBRecordWriter:提供向数据库中写入的数据记录的接口。
 3.DBConfiguration:提供数据库配置和创建链接的接口。  
DBOutFormat提供一个静态方法setOutput(job,String table,String ...filedNames);该方法的参数很容易看懂。假设要插入一个Student的数据，其代码为
   
    public static void main(String[] args) throws IOException {         Configuration conf = new Configuration();         JobConf conf = new JobConf();
        conf.setOutputFormat(DBOutputFormat.class);

        DBConfiguration.configureDB(conf,"com.mysql.jdbc.Driver","jdbc:mysql://localhost/school","root","123456");

         DBOutputFormat.setOutput(conf,"Student", 456, "liqizhou","man","20004154578");

        JobClient.runJob(conf);