Hadoop进入数据库的正确命令，一文搞定 (hadoop进入数据库命令)

随着大数据时代的到来，Hadoop已经成为了更流行的分布式计算框架之一。同时，越来越多的企业开始将自己的数据存储在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中。然而，Hadoop的分布式计算能力不足以满足所有的需求，例如，进行高级查询和复杂的数据分析。因此，将Hadoop与关系型数据库结合起来已经成为了一个非常流行的解决方案。本文将介绍如何正确地将Hadoop连接到关系型数据库，以实现更高级的数据操作和分析。

之一步：为Hadoop添加JDBC驱动器

Java数据库连接（JDBC）是Java语言用来连接数据库的API。虽然Hadoop是用Java编写的，但它并没有内置任何JDBC驱动器。因此，之一步是安装适当的JDBC驱动器。 在安装JDBC驱动器之前，请先确保数据库的JDBC驱动器可用。鉴于各个数据库品牌的驱动器在下载和安装过程中可能存在差异，这里不再赘述。

以Apache Hadoop为例，通常情况下，您可以使用以下命令将JDBC驱动器添加到Hadoop的class路径中：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath

这会列出您当前已启用的classpath中的所有内容，以及Hadoop的默认配置文件位置。 此命令将输出类似于以下内容：

/opt/hadoop-2.7.1/etc/hadoop:/opt/hadoop-2.7.1/share/hadoop/common/lib/*

请注意，classpath路径可能不同于上面的示例。根据您的环境，您的输出可能会有所不同。

接下来，将JDBC驱动器的JAR文件复制到Hadoop的classpath目录中。以MySQL为例，使用以下命令将MySQL的JDBC驱动器添加到Hadoop的classpath中：

$cp /path/to/mysql-connector-java-5.1.37-bin.jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/

请注意，复制的JAR文件名称可能与示例不同。

如果安装了多个Hadoop节点，则所有节点的classpath必须包含相同的JDBC驱动器。

第二步：使用Hadoop访问数据库

现在，您已经为Hadoop添加了JDBC驱动器，您可以使用Hadoop的MapReduce框架操作MySQL数据库。您需要创建一个定义了数据库连接信息的Java类。

以下是一个MySQL数据库的连接信息示例：

public class DBConfiguration extends Configuration {

public DBConfiguration() throws IOException {

addResource(new Path(“/path/to/hadoop/conf/core-site.xml”));

addResource(new Path(“/path/to/hadoop/conf/hdfs-site.xml”));

}

public void configureDB(Properties properties) {

String driverClass = properties.getProperty(“driverClass”);

String dbUrl = properties.getProperty(“dbUrl”);

String userName = properties.getProperty(“userName”);

String password = properties.getProperty(“password”);

set(“mapreduce.jdbc.driver.class”, driverClass);

set(“mapreduce.jdbc.url”, dbUrl);

set(“mapreduce.jdbc.username”, userName);

set(“mapreduce.jdbc.password”, password);

}

}

在此代码中，我们继承了Hadoop的Configuration类，并重写了构造函数和configureDB()方法。在configureDB()方法中，我们将必要的数据库连接信息设置为Hadoop的MapReduce配置。请注意，这里使用的是MySQL数据库。其他类型的数据库需要根据实际安装的数据库驱动程序进行更改。

有了数据库连接信息，接下来可以创建一个MapReduce作业，以在Hadoop中操作MySQL数据库。以下是一个简单的MapReduce程序，它从MySQL中选择所有行，然后将它们转换为小写：

public class MySQLMapReduce extends Configured implements Tool {

public static class MySQLMapper extends Mapper {

private String tableName = null;

private String[] fields = null;

public void setup(Mapper.Context context) {

Configuration conf = context.getConfiguration();

this.tableName = conf.get(“mapreduce.jdbc.input.table.name”);

this.fields = conf.get(“mapreduce.jdbc.input.table.columns”).split(“,”);

}

public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

String[] columns = value.toString().split(“,”);

String query = String.format(“SELECT * FROM %s WHERE %s=?”, this.tableName, this.fields[0]);

try {

Connection connection = DriverManager.getConnection(context.getConfiguration().get(“mapreduce.jdbc.url”),

context.getConfiguration().get(“mapreduce.jdbc.username”),

context.getConfiguration().get(“mapreduce.jdbc.password”));

PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(query);

statement.setString(1, columns[0]);

ResultSet resultSet = statement.executeQuery();

while (resultSet.next()) {

StringBuilder output = new StringBuilder();

for (int i = 1; i

output.append(resultSet.getString(fields[i]).toLowerCase() + “,”);

}

context.write(new Text(String.valueOf(key)), new Text(output.toString().substring(0, output.toString().length() – 1)));

}

resultSet.close();

statement.close();

connection.close();

} catch (SQLException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

public int run(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = getConf();

DBConfiguration dbConf = new DBConfiguration();

dbConf.configureDB(new Properties());

Job job = Job.getInstance(conf, “MySQL MapReduce Job”);

job.setJarByClass(MySQLMapReduce.class);

job.setMapperClass(MySQLMapper.class);

job.setReducerClass(Reducer.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(Text.class);

job.setInputFormatClass(DBInputFormat.class);

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[0]));

DBConfiguration.configureDB(job.getConfiguration(),

“com.mysql.jdbc.Driver”,

“jdbc:mysql://localhost:3306/test”,

“root”,

“password”,

“select * from tablename”,

“id”);

DBInputFormat.setInput(job, MySQLWritable.class, “tablename”, null, “id”, “field1”, “field2”);

return job.wtForCompletion(true) ? 0 : 1;

}

public static void mn(String[] args) throws Exception {

MySQLMapReduce mySqlMapReduce = new MySQLMapReduce();

int res = ToolRunner.run(new Configuration(), mySqlMapReduce, args);

System.exit(res);

}

}

此代码中定义了一个MySQLMapper和MySQLMapReduce类，用于读取和提取从MySQL数据库检索到的数据。进行MapReduce作业时，MySQLMapper使用数据库访问凭据获取数据，并将其转换为所需的格式。然后，这些数据由MySQLMapReduce类处理并导出到文件系统中。此示例仅用于演示如何将Hadoop连接到MySQL数据库，以便更高级的查询和数据处理。

结论