最近在研究数据在HDFS和关系型数据库之间的迁移,主要使用了两种方式:一是,按照数据库要求的文件格式生成文件,然后由数据库提供的导入工具进行导入:二是采用JDBC的方式进行导入.MapReduce默认提供了DBInputFormat和DBOutputFormat,分别用于数据库的读取和数据库的写入.为了使用DBOutputFormat我们需要完成以下工作. 首先,对于每一个数据库表编写对应的bean类,该类需要实现WritableComparable接口和DBWritable接口(如果是DBIn…

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

向任务传递定制参数 获取任务待定的信息 生成多个输出 与关系数据库交互 让输出做全局排序   1.向任务传递作业定制的参数        在编写Mapper和Reducer时,通常会想让一些地方可以配置.例如第5章的联结程序被固定地写为取第一个数据列作为联结键.如果用户可以在运行时指定某个列作为联结键,就会让程序更具普适性.hadoop自身使用一个配置对象来存储所有作业的配置属性.你也可以使用这个对象将参数传递到Mapper和Reducer.        我们已经知道MapReduce的dri…

1.Hive相关 脚本导数据,并设置运行队列 bin/beeline -u 'url' --outputformat=tsv -e "set mapreduce.job.queuename=queue_1" -e "select * from search_log where date <= 20150525 and date >= 20150523" > test.txt 将毫秒转换为日期 select from_unixtime(cast(cr…

map: (K1, V1) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3) (K1, V1): jobConf.setInputKeyClass(K1. class ); jobConf.setInputValueClass(V1. class ); list(K2, V2): job.setMapOutputKeyClass(K2.class); job.setMapOutputValueClass(V2.class); list(K3…

转自:http://cloud21.iteye.com/blog/607175 第一手资源 hadoop官方网站 hadoop.apache.org 最权威的官方资源之一 dev.yahoo.hadoop hadoop.cn(偶尔有一些有用信息) www.hadoop.org.cn hadoopchina 手册 hdfs命令行指南 http://hadoop.apache.org/core/docs/current/commands_manual.html#fsck 官方文档 http://ha…

1.        MapReduce程序开发步骤 编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 ->  部署到集群运行 用到的工具: Junit.Mockito.Ant 2.        使用Configuration 关键点: 1.  Configuration类可以加载配置文件,包括系统的和自定义的 2.  addResource方法后面的配置文件会覆盖前面的 3.  配置文件的几个特性:name.value.descri…

<STRONG>jobConf.setInputFormat(MyInputFormat. class ); InputFormat:</STRONG> TextInputFormat:用于读取纯文本文件,文件被分为一系列以LF或CR结束的行,key是每一行的偏移量(LongWritable),value是每一行的内容(Text). KeyValueTextInputFormat:用于读取文件,如果行被分隔符分割为两部分,第一部分为key,剩下的为value:若没有分隔符,整行作为…

Hadoop中的Map Reduce框架依赖InputFormat提供数据,依赖OutputFormat输出数据,每一个Map Reduce程序都离不开它们.Hadoop提供了一系列InputFormat和OutputFormat方便开发,本文介绍几种常用的: TextInputFormat 作为默认的文件输入格式,用于读取纯文本文件,文件被分为一系列以LF或者CR结束的行,key是每一行的位置偏移量,是LongWritable类型的,value是每一行的内容,为Text类型. KeyValue…

从前面的学习中,我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤: 1.输入(input):将输入数据分成一个个split,并将split进一步拆成<key, value>. 2.映射(map):根据输入的<key, value>进生处理, 3.合并(combiner):合并中间相两同的key值. 4.分区(Partition):将<key, value>分成N分,分别送到下一环节. 5.化简(Reduce):将中间结果合并,得到最终结果 6.输出(outpu…