2、MapReduce与MySQL交互
MapReduce技术推出后，曾遭到关系数据库研究者的挑剔和批评，认为MapReduce不具备有类似于关系数据库中的结构化数据存储和处理能力。为此，Google和MapReduce社区进行了很多努力。一方面，他们设计了类似于关系数据中结构化数据表的技术（Google的BigTable，Hadoop的HBase）提供一些粗粒度的结构化数据存储和处理能力；另一方面，为了增强与关系数据库的集成能力，Hadoop MapReduce提供了相应的访问关系数据库库的编程接口。
MapReduce与MySQL交互的整体架构如下图所示。
图2-1整个环境的架构
具体到MapReduce框架读/写数据库，有2个主要的程序分别是 DBInputFormat和DBOutputFormat，DBInputFormat 对应的是SQL语句select，而DBOutputFormat 对应的是 Inster/update，使用DBInputFormat和DBOutputForma时候需要实现InputFormat这个抽象类，这个抽象类含有getSplits()和createRecordReader()抽象方法，在DBInputFormat类中由 protected String getCountQuery() 方法传入结果集的个数，getSplits()方法再确定输入的切分原则，利用SQL中的 LIMIT 和 OFFSET 进行切分获得数据集的范围 ，请参考DBInputFormat源码中public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int chunks) throws IOException的方法，在DBInputFormat源码中createRecordReader()则可以按一定格式读取相应数据。
1）建立关系数据库连接
-
DBConfiguration：提供数据库配置和创建连接的接口。
DBConfiguration类中提供了一个静态方法创建数据库连接：
public static void configureDB(Job job,String driverClass,String dbUrl,String userName,String Password)
其中，job为当前准备执行的作业，driverClasss为数据库厂商提供的访问其数据库的驱动程序，dbUrl为运行数据库的主机的地址，userName和password分别为数据库提供访问地用户名和相应的访问密码。
2）相应的从关系数据库查询和读取数据的接口
-
DBInputFormat：提供从数据库读取数据的格式。
-
DBRecordReader：提供读取数据记录的接口。
3）相应的向关系数据库直接输出结果的编程接口
-
DBOutputFormat：提供向数据库输出数据的格式。
-
DBRecordWrite：提供数据库写入数据记录的接口。
数据库连接完成后，即可完成从MapReduce程序向关系数据库写入数据的操作。为了告知数据库将写入哪个表中的哪些字段，DBOutputFormat中提供了一个静态方法来指定需要写入的数据表和字段：
public static void setOutput(Job job,String tableName,String ... fieldName)
其中，tableName指定即将写入的数据表，后续参数将指定哪些字段数据将写入该表。
2.1 从数据库中输入数据
虽然Hadoop允许从数据库中直接读取数据记录作为MapReduce的输入，但处理效率较低，而且大量频繁地从MapReduce程序中查询和读取关系数据库可能会大大增加数据库的访问负载，因此DBInputFormat仅适合读取小量数据记录的计算和应用，不适合数据仓库联机数据分析大量数据的读取处理。
读取大量数据记录一个更好的解决办法是：用数据库中的Dump工具将大量待分析数据输出为文本数据文件，并上载到HDFS中进行处理。
1）首先创建要读入的数据
-
Windows环境
首先创建数据库"school"，使用下面命令进行：
create database school;
然后通过以下几句话，把我们事先准备好的sql语句（student.sql事先放到了D盘目录）导入到刚创建的"school"数据库中。用到的命令如下：
use school;
source d:student.sql
"student.sql"中的内容如下所示：
DROP TABLE IF EXISTS `school`.`student`;
CREATE TABLE `school`.`student` (
`id` int(11) NOT NULL default '0',
`name` varchar(20) default NULL,
`sex` varchar(10) default NULL,
`age` int(10) default NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `student` VALUES ('201201', '张三', '男', '21');
INSERT INTO `student` VALUES ('201202', '李四', '男', '22');
INSERT INTO `student` VALUES ('201203', '王五', '女', '20');
INSERT INTO `student` VALUES ('201204', '赵六', '男', '21');
INSERT INTO `student` VALUES ('201205', '小红', '女', '19');
INSERT INTO `student` VALUES ('201206', '小明', '男', '22');
执行结果如下所示：
查询刚才创建的数据库表"student"的内容。
结果发现显示是乱码，记得我当时是设置的UTF-8，怎么就出现乱码了呢？其实我们使用的操作系统的系统为中文，且它的默认编码是gbk，而MySQL的编码有两种，它们分别是：
【client】：客户端的字符集。客户端默认字符集。当客户端向服务器发送请求时，请求以该字符集进行编码。
【mysqld】：服务器字符集，默认情况下所采用的。
找到安装MySQL目录，比如我们的安装目录为：
E:HadoopWorkPlatMySQL Server 5.5
从中找到"my.ini"配置文件，最终发现my.ini里的2个character_set把client改成gbk，把server改成utf8就可以了。
【client】端：
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=gbk
【mysqld】端：
[mysqld]
# The default character set that will be used when a new schema or table is
# created and no character set is defined
character-set-server=utf8
按照上面修改完之后，重启MySQL服务。
此时在Windows下面的数据库表已经准备完成了。
-
Linux环境
首先通过"FlashFXP"把我们刚才的"student.sql"上传到"/home/hadoop"目录下面，然后按照上面的语句创建"school"数据库。
查看我们上传的"student.sql"内容：
创建"school"数据库，并导入"student.sql"语句。
显示数据库"school"中的表"student"信息。
显示表"student"中的内容。
到此为止在"Windows"和"Linux"两种环境下面都创建了表"student"表，并初始化了值。下面就开始通过MapReduce读取MySQL库中表"student"的信息。
2）使MySQL能远程连接
MySQL默认是允许别的机器进行远程访问地，为了使Hadoop集群能访问MySQL数据库，所以进行下面操作。
-
用MySQL用户"root"登录。
mysql -u root -p
-
使用下面语句进行授权，赋予任何主机访问数据的权限。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'hadoop' WITH GRANT OPTION;
-
刷新，使之立即生效。
FLUSH PRIVILEGES;
执行结果如下图。
Windows下面：
Linux下面：
到目前为止，如果连接Win7上面的MySQL数据库还不行，大家还应该记得前面在Linux下面关掉了防火墙，但是我们在Win7下对防火墙并没有做任何处理，如果不对防火墙做处理，即使执行了上面的远程授权，仍然不能连接。下面是设置Win7上面的防火墙，使远程机器能通过3306端口访问MySQL数据库。
解决方案：只要在'入站规则'上建立一个3306端口即可。
执行顺序：控制面板à管理工具à高级安全的Windows防火墙à入站规则
然后新建规则à选择'端口'à在'特定本地端口'上输入一个'3306' à选择'允许连接'=>选择'域'、'专用'、'公用'=>给个名称，如：MySqlInput
3）对JDBC的Jar包处理
因为程序虽然用Eclipse编译运行但最终要提交到Hadoop集群上，所以JDBC的jar必须放到Hadoop集群中。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。
我们的Hadoop安装包在"/usr/hadoop"，所以把Jar放到"/usr/hadoop/lib"下面，然后重启，记得是Hadoop集群中所有的节点都要放，因为执行分布式是程序是在每个节点本地机器上进行。
（2）在Hadoop集群的分布式文件系统中创建"/lib"文件夹，并把我们的的JDBC的jar包上传上去，然后在主程序添加如下语句，就能保证Hadoop集群中所有的节点都能使用这个jar包。因为这个jar包放在了HDFS上，而不是本地系统，这个要理解清楚。
DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf);
我们用的JDBC的jar如下所示：
mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar
通过Eclipse下面的DFS Locations进行创建"/lib"文件夹，并上传JDBC的jar包。执行结果如下：
备注：我们这里采用了第二种方式。
4）源程序代码如下所示
package com.hebut.mr;
import java.io.IOException;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBConfiguration;
public class ReadDB {
public static class Map extends MapReduceBase implements
Mapper<LongWritable, StudentRecord, LongWritable, Text> {
// 实现map函数
public void map(LongWritable key, StudentRecord value,
OutputCollector<LongWritable, Text> collector, Reporter reporter)
throws IOException {
collector.collect(new LongWritable(value.id),
new Text(value.toString()));
}
}
public static class StudentRecord implements Writable, DBWritable {
public int id;
public String name;
public String sex;
public int age;
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.id = in.readInt();
this.name = Text.readString(in);
this.sex = Text.readString(in);
this.age = in.readInt();
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(this.id);
Text.writeString(out, this.name);
Text.writeString(out, this.sex);
out.writeInt(this.age);
}
@Override
public void readFields(ResultSet result) throws SQLException {
this.id = result.getInt(1);
this.name = result.getString(2);
this.sex = result.getString(3);
this.age = result.getInt(4);
}
@Override
public void write(PreparedStatement stmt) throws SQLException {
stmt.setInt(1, this.id);
stmt.setString(2, this.name);
stmt.setString(3, this.sex);
stmt.setInt(4, this.age);
}
@Override
public String toString() {
return new String("学号：" + this.id + "_姓名：" + this.name
+ "_性别："+ this.sex + "_年龄：" + this.age);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(ReadDB.class);
// 这句话很关键
conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");
// 非常重要，值得关注
DistributedCache.addFileToClassPath(new Path(
"/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf);
// 设置输入类型
conf.setInputFormat(DBInputFormat.class);
// 设置输出类型
conf.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
conf.setOutputValueClass(Text.class);
// 设置Map和Reduce类
conf.setMapperClass(Map.class);
conf.setReducerClass(IdentityReducer.class);
// 设置输出目录
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("rdb_out"));
// 建立数据库连接
DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver",
"jdbc:mysql://192.168.1.24:3306/school", "root", "hadoop");
// 读取"student"表中的数据
String[] fields = { "id", "name", "sex", "age" };
DBInputFormat.setInput(conf, StudentRecord.class, "student", null,"id", fields);
JobClient.runJob(conf);
}
}
备注：由于Hadoop1.0.0新的API对关系型数据库暂不支持，只能用旧的API进行，所以下面的"向数据库中输出数据"也是如此。
5）运行结果如下所示
经过上面的设置后，已经通过连接Win7和Linux上的MySQL数据库，执行结果都一样。唯独变得就是代码中"DBConfiguration.configureDB"中MySQL数据库所在机器的IP地址。
2.2 向数据库中输出数据
基于数据仓库的数据分析和挖掘输出结果的数据量一般不会太大，因而可能适合于直接向数据库写入。我们这里尝试与"WordCount"程序相结合，把单词统计的结果存入到关系型数据库中。
1）创建写入的数据库表
我们还使用刚才创建的数据库"school"，只是在里添加一个新的表"wordcount"，还是使用下面语句执行：
use school;
source sql脚本全路径
下面是要创建的"wordcount"表的sql脚本。
DROP TABLE IF EXISTS `school`.`wordcount`;
CREATE TABLE `school`.`wordcount` (
`id` int(11) NOT NULL auto_increment,
`word` varchar(20) default NULL,
`number` int(11) default NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
执行效果如下所示：
-
Windows环境
-
Linux环境
2）程序源代码如下所示
package com.hebut.mr;
import java.io.IOException;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable;
import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBConfiguration;
public class WriteDB {
// Map处理过程
public static class Map extends MapReduceBase implements
Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
@Override
public void map(Object key, Text value,
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
output.collect(word, one);
}
}
}
// Combine处理过程
public static class Combine extends MapReduceBase implements
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
@Override
public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
int sum = 0;
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get();
}
output.collect(key, new IntWritable(sum));
}
}
// Reduce处理过程
public static class Reduce extends MapReduceBase implements
Reducer<Text, IntWritable, WordRecord, Text> {
@Override
public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
OutputCollector<WordRecord, Text> collector, Reporter reporter)
throws IOException {
int sum = 0;
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get();
}
WordRecord wordcount = new WordRecord();
wordcount.word = key.toString();
wordcount.number = sum;
collector.collect(wordcount, new Text());
}
}
public static class WordRecord implements Writable, DBWritable {
public String word;
public int number;
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.word = Text.readString(in);
this.number = in.readInt();
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
Text.writeString(out, this.word);
out.writeInt(this.number);
}
@Override
public void readFields(ResultSet result) throws SQLException {
this.word = result.getString(1);
this.number = result.getInt(2);
}
@Override
public void write(PreparedStatement stmt) throws SQLException {
stmt.setString(1, this.word);
stmt.setInt(2, this.number);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(WriteDB.class);
// 这句话很关键
conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");
DistributedCache.addFileToClassPath(new Path(
"/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf);
// 设置输入输出类型
conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
conf.setOutputFormat(DBOutputFormat.class);
// 不加这两句，通不过，但是网上给的例子没有这两句。
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 设置Map和Reduce类
conf.setMapperClass(Map.class);
conf.setCombinerClass(Combine.class);
conf.setReducerClass(Reduce.class);
// 设置输如目录
FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path("wdb_in"));
// 建立数据库连接
DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver",
"jdbc:mysql://192.168.1.24:3306/school", "root", "hadoop");
// 写入"wordcount"表中的数据
String[] fields = { "word", "number" };
DBOutputFormat.setOutput(conf, "wordcount", fields);
JobClient.runJob(conf);
}
}
3）运行结果如下所示
-
Windows环境
测试数据：
（1）file1.txt
hello word
hello hadoop
（2）file2.txt
虾皮 hadoop
虾皮 word
软件 软件
运行结果：
我们发现上图中出现了"?"，后来查找原来是因为我的测试数据时在Windows用记事本写的然后保存为"UTF-8"，在保存时为了区分编码，自动在前面加了一个"BOM"，但是不会显示任何结果。然而我们的代码把它识别为"?"进行处理。这就出现了上面的结果，如果我们在每个要处理的文件前面的第一行加一个空格，结果就成如下显示：
接着又做了一个测试，在Linux上面用下面命令创建了一个文件，并写上中文内容。结果显示并没有出现"?"，而且网上说不同的记事本软件（EmEditor、UE）保存为"UTF-8"就没有这个问题。经过修改之后的Map类，就能够正常识别了。
// Map处理过程
public static class Map extends MapReduceBase implements
Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
@Override
public void map(Object key, Text value,
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
String line = value.toString();
//处理记事本UTF-8的BOM问题
if (line.getBytes().length > 0) {
if ((int) line.charAt(0) == 65279) {
line = line.substring(1);
}
}
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
output.collect(word, one);
}
}
}
处理之后的结果：
从上图中得知，我们的问题已经解决了，因此，在编辑、更改任何文本文件时，请务必使用不会乱加BOM的编辑器。Linux下的编辑器应该都没有这个问题。Windows下，请勿使用记事本等编辑器。推荐的编辑器是： Editplus 2.12版本以上； EmEditor； UltraEdit（需要取消'添加BOM'的相关选项）； Dreamweaver（需要取消'添加BOM'的相关选项） 等。
对于已经添加了BOM的文件，要取消的话，可以用以上编辑器另存一次。（Editplus需要先另存为gb，再另存为UTF-8。） DW解决办法如下： 用DW打开指定文件，按Ctrl+Jà标题/编码à编码选择"UTF-8"，去掉"包括Unicode签名(BOM)"勾选à保存/另存为，即可。
国外有一个牛人已经把这个问题解决了，使用"UnicodeInputStream"、"UnicodeReader"。
地址：http://koti.mbnet.fi/akini/java/unicodereader/
示例：Java读带有BOM的UTF-8文件乱码原因及解决方法
代码：http://download.csdn.net/detail/xia520pi/4146123
-
Linux环境
测试数据：
（1）file1.txt
MapReduce is simple
（2）file2.txt
MapReduce is powerful is simple
（3）file2.txt
Hello MapReduce bye MapReduce
运行结果：
到目前为止，MapReduce与关系型数据库交互已经结束，从结果中得知，目前新版的API还不能很好的支持关系型数据库的操作，上面两个例子都是使用的旧版的API。关于更多的MySQL操作，具体参考"Hadoop集群_第10期副刊_常用MySQL数据库命令_V1.0"。
本期历时五天，终于完成，期间遇到的关键问题如下：
-
MySQL的JDBC的jar存放问题。
-
Win7对MySQL防火墙的设置。
-
Linux中MySQL变更目录不能启动。
-
MapReduce处理带BOM的UTF-8问题。
-
设置MySQL可以远程访问。
-
MySQL处理中文乱码问题。
从这几天对MapReduce的了解，发现其实Hadoop对关系型数据库的处理还不是很强，主要是Hadoop和关系型数据做的事不是同一类型，各有所特长。下面几期我们将对Hadoop里的HBase和Hive进行全面了解。