Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据

Stella981
• 阅读 641

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DBInputFormat和DBOutputFormat两个类。通过DBInputFormat类把数据库表数据读入到HDFS，根据DBOutputFormat类把MapReduce产生的结果集导入到数据库表中。

2、由于0.20版本对DBInputFormat和DBOutputFormat支持不是很好，该例用了0.19版本来说明这两个类的用法。

至少在我的 0.20.203 中的 org.apache.hadoop.mapreduce.lib 下是没见到 db 包，所以本文也是以老版的 API 来为例说明的。

3、运行MapReduce时候报错：java.io.IOException: com.mysql.jdbc.Driver，一般是由于程序找不到mysql驱动包。解决方法是让每个tasktracker运行MapReduce程序时都可以找到该驱动包。

添加包有两种方式：

（1）在每个节点下的${HADOOP_HOME}/lib下添加该包。重启集群，一般是比较原始的方法。

（2）a)把包传到集群上： hadoop fs -put mysql-connector-java-5.1.0- bin.jar /hdfsPath/

b)在mr程序提交job前，添加语句：DistributedCache.addFileToClassPath(new Path(“/hdfsPath/mysql- connector-java- 5.1.0-bin.jar”), conf);

（3）虽然API用的是0.19的，但是使用0.20的API一样可用，只是会提示方法已过时而已。

4、测试数据：

CREATE TABLE `t` (
`id` int DEFAULT NULL,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `t2` (
`id` int DEFAULT NULL,
`name` varchar(10) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into t values (1,"june"),(2,"decli"),(3,"hello"),
    (4,"june"),(5,"decli"),(6,"hello"),(7,"june"),
    (8,"decli"),(9,"hello"),(10,"june"),
    (11,"june"),(12,"decli"),(13,"hello");

5、代码：

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.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
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.IdentityReducer;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBConfiguration;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable;

/**
 * Function: 测试 mr 与 mysql 的数据交互，此测试用例将一个表中的数据复制到另一张表中
 *              实际当中，可能只需要从 mysql 读，或者写到 mysql 中。
 * date: 2013-7-29 上午2:34:04 <br/>
 * @author june
 */
public class Mysql2Mr {
    // DROP TABLE IF EXISTS `hadoop`.`studentinfo`;
    // CREATE TABLE studentinfo (
    // id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
    // name VARCHAR(32) NOT NULL);

    public static class StudentinfoRecord implements Writable, DBWritable {
        int id;
        String name;

        public StudentinfoRecord() {

        }

        public void readFields(DataInput in) throws IOException {
            this.id = in.readInt();
            this.name = Text.readString(in);
        }

        public String toString() {
            return new String(this.id + " " + this.name);
        }

        @Override
        public void write(PreparedStatement stmt) throws SQLException {
            stmt.setInt(1, this.id);
            stmt.setString(2, this.name);
        }

        @Override
        public void readFields(ResultSet result) throws SQLException {
            this.id = result.getInt(1);
            this.name = result.getString(2);
        }

        @Override
        public void write(DataOutput out) throws IOException {
            out.writeInt(this.id);
            Text.writeString(out, this.name);
        }
    }

    // 记住此处是静态内部类，要不然你自己实现无参构造器，或者等着抛异常：
    // Caused by: java.lang.NoSuchMethodException: DBInputMapper.<init>()
    // http://stackoverflow.com/questions/7154125/custom-mapreduce-input-format-cant-find-constructor
    // 网上脑残式的转帖，没见到一个写对的。。。
    public static class DBInputMapper extends MapReduceBase implements
            Mapper<LongWritable, StudentinfoRecord, LongWritable, Text> {
        public void map(LongWritable key, StudentinfoRecord value,
                OutputCollector<LongWritable, Text> collector, Reporter reporter) throws IOException {
            collector.collect(new LongWritable(value.id), new Text(value.toString()));
        }
    }

    public static class MyReducer extends MapReduceBase implements
            Reducer<LongWritable, Text, StudentinfoRecord, Text> {
        @Override
        public void reduce(LongWritable key, Iterator<Text> values,
                OutputCollector<StudentinfoRecord, Text> output, Reporter reporter) throws IOException {
            String[] splits = values.next().toString().split(" ");
            StudentinfoRecord r = new StudentinfoRecord();
            r.id = Integer.parseInt(splits[0]);
            r.name = splits[1];
            output.collect(r, new Text(r.name));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        JobConf conf = new JobConf(Mysql2Mr.class);
        DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/tmp/mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar"), conf);

        conf.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);
        conf.setMapOutputValueClass(Text.class);
        conf.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
        conf.setOutputValueClass(Text.class);

        conf.setOutputFormat(DBOutputFormat.class);
        conf.setInputFormat(DBInputFormat.class);
        // // mysql to hdfs
        // conf.setReducerClass(IdentityReducer.class);
        // Path outPath = new Path("/tmp/1");
        // FileSystem.get(conf).delete(outPath, true);
        // FileOutputFormat.setOutputPath(conf, outPath);

        DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://192.168.1.101:3306/test",
                "root", "root");
        String[] fields = { "id", "name" };
        // 从 t 表读数据
        DBInputFormat.setInput(conf, StudentinfoRecord.class, "t", null, "id", fields);
        // mapreduce 将数据输出到 t2 表
        DBOutputFormat.setOutput(conf, "t2", "id", "name");
        // conf.setMapperClass(org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper.class);
        conf.setMapperClass(DBInputMapper.class);
        conf.setReducerClass(MyReducer.class);

        JobClient.runJob(conf);
    }
}

6、结果：

执行两次后，你可以看到mysql结果：

mysql> select * from t2;
+------+-------+
| id   | name  |
+------+-------+
|    1 | june  |
|    2 | decli |
|    3 | hello |
|    4 | june  |
|    5 | decli |
|    6 | hello |
|    7 | june  |
|    8 | decli |
|    9 | hello |
|   10 | june  |
|   11 | june  |
|   12 | decli |
|   13 | hello |
|    1 | june  |
|    2 | decli |
|    3 | hello |
|    4 | june  |
|    5 | decli |
|    6 | hello |
|    7 | june  |
|    8 | decli |
|    9 | hello |
|   10 | june  |
|   11 | june  |
|   12 | decli |
|   13 | hello |
+------+-------+
26 rows in set (0.00 sec)

mysql>

7、日志：

13/07/29 02:33:03 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
13/07/29 02:33:03 INFO filecache.TrackerDistributedCacheManager: Creating mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar in /tmp/hadoop-june/mapred/local/archive/-8943686319031389138_-1232673160_640840668/192.168.1.101/tmp-work--8372797484204470322 with rwxr-xr-x
13/07/29 02:33:03 INFO filecache.TrackerDistributedCacheManager: Cached hdfs://192.168.1.101:9000/tmp/mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar as /tmp/hadoop-june/mapred/local/archive/-8943686319031389138_-1232673160_640840668/192.168.1.101/tmp/mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar
13/07/29 02:33:03 INFO filecache.TrackerDistributedCacheManager: Cached hdfs://192.168.1.101:9000/tmp/mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar as /tmp/hadoop-june/mapred/local/archive/-8943686319031389138_-1232673160_640840668/192.168.1.101/tmp/mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar
13/07/29 02:33:03 INFO mapred.JobClient: Running job: job_local_0001
13/07/29 02:33:03 INFO mapred.MapTask: numReduceTasks: 1
13/07/29 02:33:03 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100
13/07/29 02:33:03 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720
13/07/29 02:33:03 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680
13/07/29 02:33:03 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output
13/07/29 02:33:03 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0
13/07/29 02:33:03 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000000_0 is done. And is in the process of commiting
13/07/29 02:33:04 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
13/07/29 02:33:06 INFO mapred.LocalJobRunner: 
13/07/29 02:33:06 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000000_0' done.
13/07/29 02:33:06 INFO mapred.LocalJobRunner: 
13/07/29 02:33:06 INFO mapred.Merger: Merging 1 sorted segments
13/07/29 02:33:06 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 1 segments left of total size: 235 bytes
13/07/29 02:33:06 INFO mapred.LocalJobRunner: 
13/07/29 02:33:06 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_r_000000_0 is done. And is in the process of commiting
13/07/29 02:33:07 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
13/07/29 02:33:09 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
13/07/29 02:33:09 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_r_000000_0' done.
13/07/29 02:33:09 WARN mapred.FileOutputCommitter: Output path is null in cleanup
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local_0001
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient: Counters: 18
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:   File Input Format Counters 
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Bytes Read=0
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:   File Output Format Counters 
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Bytes Written=0
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=1211691
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=1081704
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=2392844
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Map output materialized bytes=239
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Map input records=13
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=0
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=26
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=207
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Map input bytes=13
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     SPLIT_RAW_BYTES=75
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=13
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=13
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=0
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=13
13/07/29 02:33:10 INFO mapred.JobClient:     Map output records=13

8、REF：

新版 API 写法：

http://superlxw1234.iteye.com/blog/1880712

老版：

http://blog.csdn.net/dajuezhao/article/details/5799371

http://www.zhengmenbb.com/archives/583.htm

mapreducemysqlhadoopmysql集群mysql数据库前端前端
点赞
收藏
评论区
推荐文章
blmius blmius
•
3年前
MySQL:[Err] 1292 - Incorrect datetime value: ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column ‘CREATE_TIME‘ at row 1
文章目录问题用navicat导入数据时，报错：原因这是因为当前的MySQL不支持datetime为0的情况。解决修改sql\mode:sql\mode:SQLMode定义了MySQL应支持的SQL语法、数据校验等，这样可以更容易地在不同的环境中使用MySQL。全局s
4133
0
0
helloworld_34035044 helloworld_34035044
•
2年前
皕杰报表之UUID
​在我们用皕杰报表工具设计填报报表时，如何在新增行里自动增加id呢？能新增整数排序id吗？目前可以在新增行里自动增加id，但只能用uuid函数增加UUID编码，不能新增整数排序id。uuid函数说明：获取一个UUID，可以在填报表中用来创建数据ID语法：uuid()或uuid(sep)参数说明：sep布尔值，生成的uuid中是否包含分隔符''，缺省为
1149
0
0
待兔 待兔
•
4个月前
手写Java HashMap源码
HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程22
1073
0
0
Jacquelyn38 Jacquelyn38
•
3年前
2020年前端实用代码段，为你的工作保驾护航
有空的时候，自己总结了几个代码段，在开发中也经常使用，谢谢。1、使用解构获取json数据let jsonData  id: 1,status: "OK",data: 'a', 'b';let  id, status, data: number   jsonData;console.log(id, status, number )
2389
0
0
Stella981 Stella981
•
3年前
KVM调整cpu和内存
一.修改kvm虚拟机的配置1、virsheditcentos7找到“memory”和“vcpu”标签，将<namecentos7</name<uuid2220a6d1a36a4fbb8523e078b3dfe795</uuid
1349
0
0
Easter79 Easter79
•
3年前
Twitter的分布式自增ID算法snowflake (Java版)
概述分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移
1182
0
0
Wesley13 Wesley13
•
3年前
mysql设置时区
mysql设置时区mysql\_query("SETtime\_zone'8:00'")ordie('时区设置失败，请联系管理员！');中国在东8区所以加8方法二：selectcount(user\_id)asdevice,CONVERT\_TZ(FROM\_UNIXTIME(reg\_time),'08:00','0
1319
0
0
Wesley13 Wesley13
•
3年前
MySQL部分从库上面因为大量的临时表tmp_table造成慢查询
背景描述Time:20190124T00:08:14.70572408:00User@Host:@Id:Schema:sentrymetaLast_errno:0Killed:0Query_time:0.315758Lock_
1525
0
0
京东云开发者 京东云开发者
•
1年前
为什么mysql不推荐使用雪花ID作为主键
作者：毛辰飞背景在mysql中设计表的时候，mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用uuid，使用uuid究
1041
0
0
Python进阶者 Python进阶者
•
10个月前
Excel中这日期老是出来00：00：00，怎么用Pandas把这个去除
大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据筛选的问题。问题如下：这日期老是出来00：00：00，怎么把这个去除。二、实现过程后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个思路和代码如下：pd.toexcel之前把这
511
0
0
Stella981
Stella981
Lv1
接天莲叶无穷碧，映日荷花别样红。
文章
1.7w
粉丝
42
获赞
28
热门文章
OpenVPN下载、安装、配置及使用详解
GitHub神器，一个可以白嫖全网无损音乐的神器
OpenWrt 路由器过滤广告的N种方法
Python—执行系统命令的四种方法（os.system、os.popen、commands、subprocess）
SS端加密以及obfs混淆