Hadoop与MySQL联合打造大数据分析平台（hadoop与mysql）

大数据分析在各个领域的应用日益普及，可源于各类数据的有效分析提供了诸多便利，从而导致了构建一套功能完善、高效的大数据分析平台的需求。

若要构建大数据分析平台，就必须要结合Hadoop和MySQL两大利器，这两种方法可以完美配合，帮助更好做到大数据分析平台的构建。具体而言，可以借助Hadoop实现对各种大数据的存储、数据抓取、数据处理等系列操作，再结合MySQL实现对分析结果的数据统计汇总与提取，从而实现一套完善的大数据分析系统。

下面是Hadoop和MySQL联合一起的一个示例代码：

//1.先将MySQL中的数据导入Hadoop平台

sqoop import –connect jdbc:mysql://localhost:3306/dbName –username root –password hadoop -m 1 –target-dir /input/data

//2.使用MapReduce进行数据统计与分析

hadoop jar MapReduceJob.jar /input/data/* /output/data

//3.将分析结果加载到MySQL数据库中

sqoop export –connect jdbc:mysql://localhost:3306/dbName –username root –password hadoop -m 1 –export-dir /output/data

从上面示例中可以看出，Hadoop和MySQL能非常紧密地联合在一起，先是使用sqoop实现数据的抓取，然后使用MapReduce实现数据的统计与分析，最后使用sqoop将统计分析结果回传到MySQL数据库中，这样一来，就可以实现以一种低成本、高效的方式构建大数据分析平台了。

此外，用MySQL和Hadoop联合来构建大数据分析平台的过程中，可以使用Apache Hive等第三方技术，以便更好的把握其中的业务规律，以实现更大规模、更高效率的数据分析;还可以尝试使用云端服务，以扩大服务规模、提升性能。

总之，Hadoop和MySQL联合构建大数据分析平台是未来的发展潮流，若要更有效缩短构建周期和提高构建效率，建议尝试使用这一方案来实现。