Mr数据处理发掘Oracle的商业价值（mr数据处理oracle）

随着企业数据规模的增大，如何更好地发掘数据的价值成为企业不可避免的挑战。Oracle作为众多企业中数据存储和处理的重要方式，如何利用Oracle发掘商业价值，成为了许多企业的问题。

本文将借助Mr数据处理来探讨如何利用Oracle发掘商业价值。

一、Mr数据处理的介绍

Mr数据处理是一个完全基于Hadoop的开源数据处理框架。它提供了一种简单的、易于使用的方法来处理数据，并以大数据为基础，可以轻松应对超大型数据存储和处理。Mr数据处理拥有广泛的应用场景，例如数据分析、企业级搜索、实时计算和图像处理等。

二、利用Mr数据处理发掘Oracle商业价值

1. 数据提取

我们需要将Oracle中存储的数据提取到Hadoop中。我们可以使用Sqoop等工具将数据提取出来，也可以编写Java代码来实现数据提取。下面是一份Java代码示例：

“`java

public class OracleToHadoop {

public static void mn(String[] args) {

Configuration config = new Configuration();

try {

Job job = new Job(config, “OracleToHadoop”);

job.setJarByClass(OracleToHadoop.class);

//设置Mapper

job.setMapperClass(OracleToHadoopMapper.class);

job.setInputFormatClass(DBInputFormat.class);

//设置Reducer

job.setReducerClass(OracleToHadoopReducer.class);

job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

//设置输入输出

DBInputFormat.setInput(job, OracleDBInput.class, “table”, “conditions”);

TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(“/output”));

job.wtForCompletion(true);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

其中，Mapper和Reducer的具体实现可以根据具体的业务需求进行编写。

2. 数据处理

在数据提取完成之后，我们需要对数据进行处理。Mr数据处理提供了多种数据处理工具，例如MapReduce、Hive、Pig等。在这里以MapReduce为例，我们可以编写MapReduce程序来进行数据处理。

下面是一个Word Count示例：

```java
public class WordCountMapper extends Mapper {
    private Text word = new Text();
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
 
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}
 
public class WordCountReducer extends Reducer {
    private IntWritable result = new IntWritable();
 
    public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

以上代码实现了一个简单的词频统计功能，可以根据具体的业务需求进行修改，例如针对某个特定列进行分析、对数据进行过滤等。

3. 数据可视化

处理完数据之后，我们还需要将结果以可视化的方式进行展示。Mr数据处理提供了多种数据可视化工具，例如ECharts、D3.js等。

以下是一个ECharts的示例：

“`html

var myChart = echarts.init(document.getElementById(‘mn’));

// 指定图表的配置项和数据

var option = {

title: {

text: ‘ECharts 入门示例’

},

tooltip: {},

legend: {

data: [‘销量’]

},

xAxis: {

data: [“衬衫”, “羊毛衫”, “雪纺衫”, “裤子”, “高跟鞋”, “袜子”]

},

yAxis: {},

series: [{

name: ‘销量’,

type: ‘bar’,

data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]

}]

};

// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。

myChart.setOption(option);

以上代码实现了一个简单的柱状图，可以根据具体的业务需求进行修改，例如使用饼图、折线图等图表类型。

三、总结

通过利用Mr数据处理，我们可以将Oracle中的数据提取到Hadoop中，进行数据处理和数据可视化，实现对Oracle中的商业价值的发掘。随着大数据时代的到来，Mr数据处理必将为企业发掘商业价值带来更多的可能性，也将成为企业不可或缺的帮手。