Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据

2022-10-06 17:32:15

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：

  1. CREATE TABLE `t` (
  2. `id` int DEFAULT NULL,
  3. `name` varchar(10) DEFAULT NULL
  4. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
  5. CREATE TABLE `t2` (
  6. `id` int DEFAULT NULL,
  7. `name` varchar(10) DEFAULT NULL
  8. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
  9. insert into t values (1,"june"),(2,"decli"),(3,"hello"),
  10. (4,"june"),(5,"decli"),(6,"hello"),(7,"june"),
  11. (8,"decli"),(9,"hello"),(10,"june"),
  12. (11,"june"),(12,"decli"),(13,"hello");

5、代码：

  1. package mysql2mr;
  2. import java.io.DataInput;
  3. import java.io.DataOutput;
  4. import java.io.File;
  5. import java.io.IOException;
  6. import java.sql.PreparedStatement;
  7. import java.sql.ResultSet;
  8. import java.sql.SQLException;
  9. import mapr.EJob;
  10. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
  11. import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
  12. import org.apache.hadoop.fs.Path;
  13. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
  14. import org.apache.hadoop.io.Text;
  15. import org.apache.hadoop.io.Writable;
  16. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
  17. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
  18. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
  19. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
  20. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBConfiguration;
  21. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBInputFormat;
  22. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBOutputFormat;
  23. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBWritable;
  24. /**
  25. * 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
  26. * mysql 中。
  27. *
  28. * @author administrator
  29. *
  30. */
  31. public class Mysql2Mr {
  32. public static class StudentinfoRecord implements Writable, DBWritable {
  33. int id;
  34. String name;
  35. public StudentinfoRecord() {
  36. }
  37. public String toString() {
  38. return new String(this.id + " " + this.name);
  39. }
  40. @Override
  41. public void readFields(ResultSet result) throws SQLException {
  42. this.id = result.getInt(1);
  43. this.name = result.getString(2);
  44. }
  45. @Override
  46. public void write(PreparedStatement stmt) throws SQLException {
  47. stmt.setInt(1, this.id);
  48. stmt.setString(2, this.name);
  49. }
  50. @Override
  51. public void readFields(DataInput in) throws IOException {
  52. this.id = in.readInt();
  53. this.name = Text.readString(in);
  54. }
  55. @Override
  56. public void write(DataOutput out) throws IOException {
  57. out.writeInt(this.id);
  58. Text.writeString(out, this.name);
  59. }
  60. }
  61. // 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：
  62. // Caused by: java.lang.NoSuchMethodException: DBInputMapper.<init>()
  63. // http://*.com/questions/7154125/custom-mapreduce-input-format-cant-find-constructor
  64. // 网上脑残式的转帖，没见到一个写对的。。。
  65. public static class DBInputMapper extends
  66. Mapper<LongWritable, StudentinfoRecord, LongWritable, Text> {
  67. @Override
  68. public void map(LongWritable key, StudentinfoRecord value,
  69. Context context) throws IOException, InterruptedException {
  70. context.write(new LongWritable(value.id), new Text(value.toString()));
  71. }
  72. }
  73. public static class MyReducer extends Reducer<LongWritable, Text, StudentinfoRecord, Text> {
  74. @Override
  75. public void reduce(LongWritable key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
  76. String[] splits = values.iterator().next().toString().split(" ");
  77. StudentinfoRecord r = new StudentinfoRecord();
  78. r.id = Integer.parseInt(splits[0]);
  79. r.name = splits[1];
  80. context.write(r, new Text(r.name));
  81. }
  82. }
  83. @SuppressWarnings("deprecation")
  84. public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
  85. File jarfile = EJob.createTempJar("bin");
  86. EJob.addClasspath("usr/hadoop/conf");
  87. ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
  88. Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);
  89. Configuration conf = new Configuration();
  90. // 这句话很关键
  91. conf.set("mapred.job.tracker", "172.30.1.245:9001");
  92. DistributedCache.addFileToClassPath(new Path(
  93. "hdfs://172.30.1.245:9000/user/hadoop/jar/mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar"), conf);
  94. DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://172.30.1.245:3306/sqooptest", "sqoop", "sqoop");
  95. Job job = new  Job(conf, "Mysql2Mr");
  96. //      job.setJarByClass(Mysql2Mr.class);
  97. ((JobConf)job.getConfiguration()).setJar(jarfile.toString());
  98. job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);
  99. job.setMapOutputValueClass(Text.class);
  100. job.setMapperClass(DBInputMapper.class);
  101. job.setReducerClass(MyReducer.class);
  102. job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
  103. job.setOutputValueClass(Text.class);
  104. job.setOutputFormatClass(DBOutputFormat.class);
  105. job.setInputFormatClass(DBInputFormat.class);
  106. String[] fields = {"id","name"};
  107. // 从 t 表读数据
  108. DBInputFormat.setInput(job, StudentinfoRecord.class, "t", null, "id", fields);
  109. // mapreduce 将数据输出到 t2 表
  110. DBOutputFormat.setOutput(job, "t2", "id", "name");
  111. System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0:1);
  112. }
  113. }

6、结果：

执行两次后，你可以看到mysql结果：

  1. mysql> select * from t2;
  2. +------+-------+
  3. | id   | name  |
  4. +------+-------+
  5. |    1 | june  |
  6. |    2 | decli |
  7. |    3 | hello |
  8. |    4 | june  |
  9. |    5 | decli |
  10. |    6 | hello |
  11. |    7 | june  |
  12. |    8 | decli |
  13. |    9 | hello |
  14. |   10 | june  |
  15. |   11 | june  |
  16. |   12 | decli |
  17. |   13 | hello |
  18. |    1 | june  |
  19. |    2 | decli |
  20. |    3 | hello |
  21. |    4 | june  |
  22. |    5 | decli |
  23. |    6 | hello |
  24. |    7 | june  |
  25. |    8 | decli |
  26. |    9 | hello |
  27. |   10 | june  |
  28. |   11 | june  |
  29. |   12 | decli |
  30. |   13 | hello |
  31. +------+-------+
  32. 26 rows in set (0.00 sec)
  33. mysql>
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