Hadoop中的DBInputFormat

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Hadoop中的DBInputFormat相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一:背景

为了方便MapReduce直接访问关系型数据库(mysql、Oracle等),Hadoop提供了DBInputFormat和DBOutputFormat两个类,通过DBInputFormat类把数据库表的数据读入到HDFS中,根据DBOutputFormat类把MapReduce产生的结果集导入到数据库中。

 

二:实现

我们以MYSQL数据库为例,先建立数据库、表以及插入数据,如下,

(1):建立数据库

create database myDB;

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(2):建立数据库表

 

[java] view plain copy
 
  1. create table student(id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,name VARCHAR(32) NOT NULL);  

 

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(3):插入数据

 

[java] view plain copy
 
  1. insert into student values(1,"lavimer");  

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(4)编写MapReduce程序,我这里使用的版本是hadoop1.2.1,相关知识点都写在注释中了,如下:

 

[java] view plain copy
 
  1. /** 
  2.  * 使用DBInputFormat和DBOutputFormat 
  3.  * 要把数据库的jdbc驱动放到各个TaskTracker节点的lib目录下 
  4.  * 重启集群 
  5.  * @author 廖钟民 
  6.  * time : 2015年1月15日下午12:50:55 
  7.  * @version 
  8.  */  
  9. public class MyDBInputFormat {  
  10.   
  11.     //定义输出路径  
  12.     private static final String OUT_PATH = "hdfs://liaozhongmin:9000/out";  
  13.       
  14.     public static void main(String[] args) {  
  15.           
  16.         try {  
  17.             //创建配置信息  
  18.             Configuration conf = new Configuration();  
  19.               
  20.             /*//对Map端的输出进行压缩 
  21.             conf.setBoolean("mapred.compress.map.output", true); 
  22.             //设置map端输出使用的压缩类 
  23.             conf.setClass("mapred.map.output.compression.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class); 
  24.             //对reduce端输出进行压缩 
  25.             conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); 
  26.             //设置reduce端输出使用的压缩类 
  27.             conf.setClass("mapred.output.compression.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class);*/  
  28.               
  29.             // 添加配置文件(我们可以在编程的时候动态配置信息,而不需要手动去改变集群)  
  30.             /* 
  31.             * conf.addResource("classpath://hadoop/core-site.xml");  
  32.             * conf.addResource("classpath://hadoop/hdfs-site.xml"); 
  33.             * conf.addResource("classpath://hadoop/hdfs-site.xml"); 
  34.             */  
  35.               
  36.             //通过conf创建数据库配置信息  
  37.             DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://liaozhongmin:3306/myDB","root","134045");  
  38.               
  39.             //创建文件系统  
  40.             FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(OUT_PATH), conf);  
  41.               
  42.             //如果输出目录存在就删除  
  43.             if (fileSystem.exists(new Path(OUT_PATH))){  
  44.                 fileSystem.delete(new Path(OUT_PATH),true);  
  45.             }  
  46.               
  47.             //创建任务  
  48.             Job job = new Job(conf,MyDBInputFormat.class.getName());  
  49.               
  50.             //1.1 设置输入数据格式化的类和设置数据来源  
  51.             job.setInputFormatClass(DBInputFormat.class);  
  52.             DBInputFormat.setInput(job, Student.class, "student", null, null, new String[]{"id","name"});  
  53.               
  54.             //1.2 设置自定义的Mapper类和Mapper输出的key和value的类型  
  55.             job.setMapperClass(MyDBInputFormatMapper.class);  
  56.             job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
  57.             job.setMapOutputValueClass(Text.class);  
  58.               
  59.             //1.3 设置分区和reduce数量(reduce的数量和分区的数量对应,因为分区只有一个,所以reduce的个数也设置为一个)  
  60.             job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);  
  61.             job.setNumReduceTasks(1);  
  62.               
  63.             //1.4 排序、分组  
  64.             //1.5 归约  
  65.             //2.1 Shuffle把数据从Map端拷贝到Reduce端  
  66.               
  67.             //2.2 指定Reducer类和输出key和value的类型  
  68.             job.setReducerClass(MyDBInputFormatReducer.class);  
  69.             job.setOutputKeyClass(Text.class);  
  70.             job.setOutputValueClass(Text.class);  
  71.               
  72.             //2.3 指定输出的路径和设置输出的格式化类  
  73.             FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUT_PATH));  
  74.             job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);  
  75.               
  76.             //提交作业 然后关闭虚拟机正常退出  
  77.             System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
  78.               
  79.         } catch (Exception e) {  
  80.             e.printStackTrace();  
  81.         }  
  82.     }  
  83.       
  84.     /** 
  85.      * 自定义Mapper类 
  86.      * @author 廖钟民 
  87.      * time : 2015年1月15日下午1:22:57 
  88.      * @version 
  89.      */  
  90.     public static class MyDBInputFormatMapper extends Mapper<LongWritable, Student, Text, Text>{  
  91.         //创建map输出时的key类型  
  92.          private Text mapOutKey = new Text();  
  93.          //创建map输出时的value类型  
  94.          private Text mapOutValue = new Text();  
  95.            
  96.         @Override  
  97.         protected void map(LongWritable key, Student value, Mapper<LongWritable, Student, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {  
  98.               
  99.             //创建输出的key:把id当做key  
  100.             mapOutKey.set(String.valueOf(value.getId()));  
  101.             //创建输出的value:把name当做value  
  102.             mapOutValue.set(value.getName());  
  103.               
  104.             //通过context写出去  
  105.             context.write(mapOutKey, mapOutValue);  
  106.         }  
  107.     }  
  108.       
  109.     /** 
  110.      * 自定义Reducer类 
  111.      * @author 廖钟民 
  112.      * time : 2015年1月15日下午1:23:28 
  113.      * @version 
  114.      */  
  115.     public static class MyDBInputFormatReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{  
  116.           
  117.         @Override  
  118.         protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {  
  119.               
  120.             //遍历把结果写到HDFS中  
  121.             for (Text t : values){  
  122.                   
  123.                 context.write(key, t);  
  124.             }  
  125.         }  
  126.     }  
  127. }  
  128.   
  129. /** 
  130.  * 自定义实体类 用于对应数据库表中的字段 
  131.  * @author 廖钟民 
  132.  * time : 2015年1月15日下午12:52:58 
  133.  * @version 
  134.  */  
  135. class Student implements Writable,DBWritable{  
  136.   
  137.     //学生id字段  
  138.     private Integer id;  
  139.     //学生姓名  
  140.     private String name;  
  141.       
  142.       
  143.     //无参构造方法  
  144.     public Student() {  
  145.     }  
  146.   
  147.     //有参构造方法  
  148.     public Student(Integer id, String name) {  
  149.         this.id = id;  
  150.         this.name = name;  
  151.     }  
  152.   
  153.   
  154.     public Integer getId() {  
  155.         return id;  
  156.     }  
  157.   
  158.     public void setId(Integer id) {  
  159.         this.id = id;  
  160.     }  
  161.   
  162.     public String getName() {  
  163.         return name;  
  164.     }  
  165.   
  166.     public void setName(String name) {  
  167.         this.name = name;  
  168.     }  
  169.   
  170.     //实现DBWritable接口要实现的方法  
  171.     public void readFields(ResultSet resultSet) throws SQLException {  
  172.         this.id = resultSet.getInt(1);  
  173.         this.name = resultSet.getString(2);  
  174.     }  
  175.       
  176.     //实现DBWritable接口要实现的方法  
  177.     public void write(PreparedStatement preparedStatement) throws SQLException {  
  178.         preparedStatement.setInt(1, this.id);  
  179.         preparedStatement.setString(2, this.name);  
  180.     }  
  181.   
  182.     //实现Writable接口要实现的方法  
  183.     public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {  
  184.         this.id = dataInput.readInt();  
  185.         this.name = Text.readString(dataInput);  
  186.     }  
  187.       
  188.     //实现Writable接口要实现的方法  
  189.     public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {  
  190.         dataOutput.writeInt(this.id);  
  191.         Text.writeString(dataOutput, this.name);  
  192.     }  
  193.   
  194.       
  195.     @Override  
  196.     public int hashCode() {  
  197.         final int prime = 31;  
  198.         int result = 1;  
  199.         result = prime * result + ((id == null) ? 0 : id.hashCode());  
  200.         result = prime * result + ((name == null) ? 0 : name.hashCode());  
  201.         return result;  
  202.     }  
  203.   
  204.     @Override  
  205.     public boolean equals(Object obj) {  
  206.         if (this == obj)  
  207.             return true;  
  208.         if (obj == null)  
  209.             return false;  
  210.         if (getClass() != obj.getClass())  
  211.             return false;  
  212.         Student other = (Student) obj;  
  213.         if (id == null) {  
  214.             if (other.id != null)  
  215.                 return false;  
  216.         } else if (!id.equals(other.id))  
  217.             return false;  
  218.         if (name == null) {  
  219.             if (other.name != null)  
  220.                 return false;  
  221.         } else if (!name.equals(other.name))  
  222.             return false;  
  223.         return true;  
  224.     }  
  225.   
  226.     @Override  
  227.     public String toString() {  
  228.         return "Student [id=" + id + ", name=" + name + "]";  
  229.     }  
  230.       
  231.       
  232. }  


程序运行的结果是数据库中的数据成功导入到HDFS中,如下:

 

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注:程序运行时,会碰到一个常见的数据库远程连接错误,大致如下:

 

[java] view plain copy
 
  1. Access denied for user ‘root‘@‘%‘ to database ‘xxxx’  


原因:创建完数据库后,需要进行授权(在本地访问一般不会出现这个问题)

 

解决方法就是进行授权:

 

[java] view plain copy
 
  1. grant all on xxxx.* to ‘root‘@‘%‘ identified by ‘password‘ with grant option;  
  2.   
  3. xxxx代表创建的数据库;  
  4. password为用户密码,在此为root的密码  


另外一个常见的错误就是MYSQL驱动没有导入到hadoop/lib目录下,解决方案有两种,传统的方式我就不多说了,这里说另外一种方式:

(1):把包上传到集群上

 

[java] view plain copy
 
  1. hadoop fs -put mysql-connector-java-5.1.0- bin.jar /lib  

(2):在MR程序提交job前,添加语句:

 

 

[java] view plain copy
 
    1. DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/lib/mysql- connector-java- 5.1.0-bin.jar"), conf);  

以上是关于Hadoop中的DBInputFormat的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Hadoop3 - MapReduce DB 操作

Hadoop3 - MapReduce DB 操作

DBInputFormat和DBOutputFormat——悟空智慧教育

一步一步跟我学习hadoop----hadoop连接mysql数据库运行数据读写数据库操作

使用hadoop读写mysql

Hadoop InputFormat源码分析