Hadoop主要用来对非结构化或半结构化（HBase）数据进行存储和分析，而结构化的数据则一般使用数据库来进行存储和访问。本文的主要内容则是讲述如何将Hadoop与现有的数据库结合起来，在Hadoop应用程序中访问数据库中的文件。
1.D
BInputFormat
DBInputFormat是Hadoop从0.19.0开始支持的一种输入格式，包含在包org.apache.hadoop.mapred.lib.db中，主要用来与现有的数据库系统进行交互，包括MySQL、PostgreSQL、
Oracle等几个数据库系统。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。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。
在DBInputFormat类中包含以下三个内置类：
2．public staticclass NullDBWritable implements DBWritable, Writable：主要用来实现DBWritable接口。
1．使用DBConfiguration.configureDB (JobConfjob, String driverClass, 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。例如MySQL数据库的JDBC的驱动为“com.mysql.jdbc.Driver”，数据源可以设置为“jdbc:mysql://localhost/mydb”，其中mydb可以设置为所需要访问的数据库。
3．按照普通Hadoop应用程序的格式进行配置，包括Mapper类、Reducer类、输入输出文件格式等，然后调用JobClient.runJob(conf)。
3．使用示例
假设MySQL数据库中有数据库school，其中的teacher数据表定义如下：
DROP TABLE IFEXISTS `school`.`teacher`;
CREATE TABLE `school`.`teacher` (
`id` int(11) default NULL,
`name` char(20) default NULL,
`age` int(11) default NULL,
`departmentID` int(11) default NULL
) ENGINE=InnoDBDEFAULT CHARSET=latin1;
首先给出实现了DBWritable接口的TeacherRecord类：
public class TeacherRecord implementsWritable, DBWritable{
int id;
String name;
int age;
int departmentID;
@Override
public voidreadFields(DataInput in) throws IOException {
// TODO Auto-generatedmethod stub
this.id = in.readInt();
this.name = Text.readString(in);
this.age = in.readInt();
this.departmentID =in.readInt();
}
@Override
public void write(DataOutputout) throws IOException {
// TODO Auto-generatedmethod stub
out.writeInt(this.id);
Text.writeString(out, this.name);
out.writeInt(this.age);
out.writeInt(this.departmentID);
}
@Override
public voidreadFields(ResultSet result) throws SQLException {
// TODO Auto-generatedmethod stub
this.id = result.getInt(1);
this.name =result.getString(2);
this.age = result.getInt(3);
this.departmentID =result.getInt(4);
}
@Override
public voidwrite(PreparedStatement stmt) throws SQLException {
// TODO Auto-generatedmethod stub
stmt.setInt(1, this.id);
stmt.setString(2, this.name);
stmt.setInt(3, this.age);
stmt.setInt(4, this.departmentID);
}
@Override
public String toString() {
// TODO Auto-generatedmethod stub
return new String(this.name+ " " + this.age + " " + this.departmentID);
}
}
利用DBAccessMapper读取一条条记录：
public class DBAccessMapperextends MapReduceBase implements
Mapper<LongWritable,TeacherRecord, LongWritable, Text> {
@Override
public void map(LongWritablekey, TeacherRecord value,
OutputCollector<LongWritable,Text> collector, Reporter reporter)
throws IOException {
// TODO Auto-generatedmethod stub
collector.collect(newLongWritable(value.id),
new Text(value.toString()));
}
}
Main函数如下：
public class DBAccess {
public static voidmain(String[] args) throws IOException {
JobConf conf = newJobConf(DBAccess.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", "age", "departmentID"};
DBInputFormat.setInput(conf,TeacherRecord.class, "teacher",
null, "id", fields);
conf.setMapperClass(DBAccessMapper.class);
conf.setReducerClass(IdentityReducer.class);
JobClient.runJob(conf);
}
}
该示例从teacher表中读取所有记录，并以TextOutputFormat的格式输出到dboutput目录下，输出格式为<”id”, “nameage departmentID”>。
4．使用DBOutputFormat向数据库中写记录
DBOutputFormat将计算结果写回到一个数据库，同样先调用DBConfiguration.configureDB（）函数进行数据库配置，然后调用函数DBOutputFormat.setOutput (JobConf job, String tableName, String... fieldNames)进行初始化设置，包括数据库表名和属性列名。同样，在将记录写回数据库之前，要先实现DBWritable接口。每个DBWritable的实例在传递给Reducer中的OutputCollector时都将调用其中的write(PreparedStatementstmt)方法。在Reduce过程结束时，PreparedStatement中的对象将会被转化成SQL语句中的INSERT语句，从而插入到数据库中。
5．总结
DBInputFormat和DBOutputFormat提供了一个访问数据库的简单接口，虽然接口简单，但应用广泛。例如，可以将现有数据库中的数据转储到Hadoop中，由Hadoop进行分布式计算，通过Hadoop对海量数据进行分析，然后将分析后的结果转储到数据库中。在搜索引擎的实现中，可以通过Hadoop将爬行下来的网页进行链接分析，评分计算，建立倒排索引，然后存储到数据库中，通过数据库进行快速搜索。虽然上述的数据库访问接口已经能满足一般的数据转储功能，但是仍然存在一些限制不足，例如并发访问、数据表中的键必须要满足排序要求等，还需Hadoop社区的人员进行改进和优化。
http://jaguar13.iteye.com/blog/683392
http://www.linezing.com/blog/?p=592 详细安装手册
当前位置：
论坛首页 »
自由讨论区 »
Hadoop，ERP及大数据讨论区
»
发起投票
技术讨论
加好友
发消息
2013-9-9 13:21:51 |
赞(
操作
