五.hadoop 从mysql中读取数据写到hdfs
目录:
本文是基于windows下来操作,linux下,mysql-connector-java-5.1.46.jar包的放置有讲究。
mr程序
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 java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
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.lib.db.DBConfiguration;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable; /**
* @author DELL_pc
* @date 2017年6月27日
*/
public class DbaMysql {
public static class DBAccessMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable,StudentRecord , IntWritable, Text>
{
public void map(LongWritable key, StudentRecord value, OutputCollector<IntWritable, Text> output,
Reporter reporter) throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
output.collect(new IntWritable(value.id), new Text(value.toString()));
}
}
public static class DBAccessReduce extends MapReduceBase implements Reducer<IntWritable, Text, IntWritable, Text>
{
public void reduce(IntWritable key, Iterator<Text> values, OutputCollector<IntWritable, Text> output,
Reporter reporter) throws IOException {
while (values.hasNext()) {
output.collect(key, values.next());
}
}
}
public static void main(String[] args) {
System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\hadoop-2.7.6");//这一行一定要
Configuration configuration=new Configuration();
JobConf jobConf=new JobConf(configuration); jobConf.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
jobConf.setOutputValueClass(Text.class);
jobConf.setInputFormat(DBInputFormat.class); // String[] fields={"id,name"};
// DBInputFormat.setInput(jobConf, StudentRecord.class, "bbb", "length(name)>2", "",fields );//bbb是表名,读取方式1 DBInputFormat.setInput(jobConf, StudentRecord.class,"select id,name from bbb","select 3 from dual");//读取方式2 DBConfiguration.configureDB(jobConf, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://localhost:3306/test","root","admin");
jobConf.setMapperClass(DBAccessMapper.class);
jobConf.setReducerClass(DBAccessReduce.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(jobConf,new Path("output_mysql"));
try {
JobClient.runJob(jobConf);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public static class StudentRecord implements Writable, DBWritable {
int id;
String name;
//构造方法
public StudentRecord() { }
//Writable接口是对数据流进行操作的,所以输入是DataInput类对象
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.id = in.readInt(); //输入流中的读取下一个整数,并返回
this.name = Text.readString(in);
}
public String toString() {
return new String(this.id + " " + this.name);
}
//DBWritable负责对数据库进行操作,所以输出格式是PreparedStatement
//PreparedStatement接口继承并扩展了Statement接口,用来执行动态的SQL语句,即包含参数的SQL语句
public void write(PreparedStatement stmt) throws SQLException {
stmt.setInt(, this.id);
stmt.setString(, this.name);
}
//DBWritable负责对数据库进行操作,输入格式是ResultSet
// ResultSet接口类似于一张数据表,用来暂时存放从数据库查询操作所获得的结果集
public void readFields(ResultSet result) throws SQLException {
this.id = result.getInt();
this.name = result.getString();
}
//Writable接口是对数据流进行操作的,所以输出是DataOutput类对象
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(this.id);
Text.writeString(out, this.name);
}
}
}
pom.xml:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.7.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
<version>2.7.</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.</version>
</dependency>
</dependencies>
————————————————————————————————————————————
附录:
本程序在windows上成功后,把打好的jar包 mstest.jar(jar包内已包含mysql驱动类)丢linux的hadoop上跑,会报错,说
// :: WARN mapreduce.JobResourceUploader: No job jar file set. User classes may not be found. See Job or Job#setJar(String).
// :: INFO mapreduce.JobSubmitter: Cleaning up the staging area file:/usr/software/hadoop/tmp/mapred/staging/root1889661768/.staging/job_local1889661768_0001
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver
at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBInputFormat.setConf(DBInputFormat.java:)
at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setConf(ReflectionUtils.java:)
at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.newInstance(ReflectionUtils.java:)
既使手动丢个mysql-connector-java-5.1.46.jar到java_home下没用,丢hadoop_home下没用,
最终丢的目录:
[hadoop_home]/share/hadoop/yarn/
然后,mysql就能被hdfs用到了
参考:Sqoop安装与MapReduce读MySql写HDFS加载不了JDBC驱动问题
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