MongoDB之Hadoop驱动介绍

本文介绍了MongoDB的Hadoop驱动,推荐使用Hadoop 0.20.203或Cloudera CHD3,MongoDB版本1.8+,Java驱动2.5.3+。驱动提供了输入输出适配层和参数配置,但不支持多Sharding读取和数据split操作。

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MongoDB之Hadoop驱动介绍

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1. 一些概念

Hadoop是一套Apache开源的分布式计算框架,其中包括了分布式文件系统DFS与分布式计算模型MapReduce,而MongoDB是一个面向文档的分布式数据库,它是NoSql的一种,而这里所要介绍的就是一个MongoDB的Hadoop驱动,这里就是把MongoDB作为MapReduce的输入源,充分利用MapReduce的优势来对MongoDB的数据进行处理与计算。


2. MongoDB的Hadoop驱动

目前这个版本的Hadoop驱动还是测试版本,还不能应用到实际的生产环境中去。
你可以从下面网址https://github.com/mongodb/mongo-hadoop下载到最新的驱动包,下面是它的一些依赖说明:
  • 目前推荐用最新的Hadoop 0.20.203版本,或者是用Cloudera CHD3还做
  • MongoDB的版本最好是用1.8+
  • 还有是MongoDB的java驱动必须是2.5.3+


它的一些特点:
  • 提供了一个Hadoop的Input和Output适配层,读于对数据的读入与写出
  • 提供了大部分参数的可配置化,这些参数都可有XML配置文件来进行配置,你可以在配置文件中定义要查询的字段,查询条件,排序策略等
目前还不支持的功能:
  • 目前还不支持多Sharding的源数据读取
### 配置Hadoop 3.1.3MongoDB集成的方法及最佳实践 #### 环境准备 为了使Hadoop能够读取和写入MongoDB中的数据,需要先准备好环境。这涉及到下载并配置必要的驱动程序以及设置好HadoopMongoDB之间的连接。 对于Hadoop而言,已经了解到其可以通过官方渠道获取安装包,并解压至指定位置完成初步部署[^3]。而针对MongoDB,则需确保已成功安装并且服务正常运行。 #### 下载Mongo-Hadoop Connector 实现两者间的数据交互依赖于`mongo-hadoop connector`这一工具集。可以从GitHub仓库[mongodb/mongo-hadoop](https://github.com/mongodb/mongo-hadoop)获得最新版本的connector源码或预编译好的二进制文件。建议选择适合当前使用的Hadoop版本(即3.x系列)对应的构建版本来减少兼容性问题的发生概率。 #### 添加依赖项到Classpath 将下载得到的jar包放置在一个易于访问的位置之后,还需将其路径添加到Hadoop的classpath环境中以便加载所需的类库。具体操作如下: ```bash export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/path/to/mongo-hadoop-core-*.jar:/path/to/mongo-java-driver-*.jar ``` 这里的`/path/to/*`应替换为实际存放这些JAR文件的具体路径。 #### 编辑core-site.xml配置文件 为了让MapReduce作业能识别来自MongoDB的数据源,在`$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml`中加入以下属性定义: ```xml <property> <name>fs.mongo.impl</name> <value>com.mongodb.hadoop.fs.MongoFileSystem</value> </property> <property> <name>fs.AbstractFileSystem.mongo.impl</name> <value>com.mongodb.hadoop.fs.MongoAbstractFileSystem</value> </property> ``` 此部分修改使得Hadoop支持通过URI的方式直接指向MongoDB作为输入输出端口之一。 #### 使用案例展示 下面给出一段简单的Java MapReduce代码片段用于统计MongoDB集合内文档数量的例子: ```java import com.mongodb.hadoop.MongoInputFormat; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; public class MongoCount { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "count documents"); job.setJarByClass(MongoCount.class); job.setInputFormatClass(MongoInputFormat.class); String inputUri = "mongodb://localhost/test.collection"; String outputUri = "mongodb://localhost/test.output"; // 设置Job参数 conf.set("mapred.input.dir", inputUri); conf.set("mapred.output.dir", outputUri); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` 上述实例展示了如何利用Mongo-Hadoop Connector框架编写基于MongoDB存储结构上的MapReduce应用程序。需要注意的是,这里仅提供了一个非常基础的功能演示;实际应用时可能还需要考虑更多细节方面的问题,比如性能优化、错误处理机制等。
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