MapReduce直接连接MySQL获取数据

MySQL中数据:

mysql> select * from linuxidc_tbls;
+---------------------+----------------+
| TBL_NAME            | TBL_TYPE      |
+---------------------+----------------+
| linuxidc_test_table      | EXTERNAL_TABLE |
| linuxidc_t              | MANAGED_TABLE  |
| linuxidc_t1              | MANAGED_TABLE  |
| tt                  | MANAGED_TABLE  |
| tab_partition      | MANAGED_TABLE  |
| linuxidc_hbase_table_1  | MANAGED_TABLE  |
| linuxidc_hbase_user_info | MANAGED_TABLE  |
| t                  | EXTERNAL_TABLE |
| linuxidc_jobid          | MANAGED_TABLE  |
+---------------------+----------------+
9 rows in set (0.01 sec)

mysql> select * from linuxidc_tbls where TBL_NAME like 'linuxidc%' order by TBL_NAME;
+---------------------+----------------+
| TBL_NAME            | TBL_TYPE      |
+---------------------+----------------+
| linuxidc_hbase_table_1  | MANAGED_TABLE  |
| linuxidc_hbase_user_info | MANAGED_TABLE  |
| linuxidc_jobid          | MANAGED_TABLE  |
| linuxidc_t              | MANAGED_TABLE  |
| linuxidc_t1              | MANAGED_TABLE  |
| linuxidc_test_table      | EXTERNAL_TABLE |
+---------------------+----------------+
6 rows in set (0.00 sec)

MapReduce程序代码,ConnMysql.java:

package com.linuxidc.study;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.Hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBConfiguration;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class ConnMysql {
        
        private static Configuration conf = new Configuration();
        
        static {
                conf.addResource(new Path("F:/linuxidc-hadoop/hdfs-site.xml"));
                conf.addResource(new Path("F:/linuxidc-hadoop/mapred-site.xml"));
                conf.addResource(new Path("F:/linuxidc-hadoop/core-site.xml"));
                conf.set("mapred.job.tracker", "10.133.103.21:50021");
        }
        
        public static class TblsRecord implements Writable, DBWritable {
                String tbl_name;
                String tbl_type;

                public TblsRecord() {

                }

                @Override
                public void write(PreparedStatement statement) throws SQLException {
                        // TODO Auto-generated method stub
                        statement.setString(1, this.tbl_name);
                        statement.setString(2, this.tbl_type);
                }

                @Override
                public void readFields(ResultSet resultSet) throws SQLException {
                        // TODO Auto-generated method stub
                        this.tbl_name = resultSet.getString(1);
                        this.tbl_type = resultSet.getString(2);
                }

                @Override
                public void write(DataOutput out) throws IOException {
                        // TODO Auto-generated method stub
                        Text.writeString(out, this.tbl_name);
                        Text.writeString(out, this.tbl_type);
                }

                @Override
                public void readFields(DataInput in) throws IOException {
                        // TODO Auto-generated method stub
                        this.tbl_name = Text.readString(in);
                        this.tbl_type = Text.readString(in);
                }

                public String toString() {
                        return new String(this.tbl_name + " " + this.tbl_type);
                }

        }

        public static class ConnMysqlMapper extends Mapper<LongWritable,TblsRecord,Text,Text> {
                public void map(LongWritable key,TblsRecord values,Context context) 
                                throws IOException,InterruptedException {
                        context.write(new Text(values.tbl_name), new Text(values.tbl_type));
                }
        }
        
        public static class ConnMysqlReducer extends Reducer<Text,Text,Text,Text> {
                public void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context) 
                                throws IOException,InterruptedException {
                        for(Iterator<Text> itr = values.iterator();itr.hasNext();) {
                                context.write(key, itr.next());
                        }
                }
        }
        
        public static void main(String[] args) throws Exception {
                Path output = new Path("/user/linuxidc/output/");
                
                FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(output.toString()), conf);
                if (fs.exists(output)) {
                        fs.delete(output);
                }
                
                //mysql的jdbc驱动
                DistributedCache.addFileToClassPath(new Path(  
                          "hdfs://hd022-test.nh.sdo.com/user/liuxiaowen/mysql-connector-java-5.1.13-bin.jar"), conf);  
                
                DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver",  
                          "jdbc:mysql://10.133.103.22:3306/hive", "hive", "hive");  
                
                Job job = new Job(conf,"test mysql connection");
                job.setJarByClass(ConnMysql.class);
                
                job.setMapperClass(ConnMysqlMapper.class);
                job.setReducerClass(ConnMysqlReducer.class);
                
                job.setOutputKeyClass(Text.class);
                job.setOutputValueClass(Text.class);
                
                job.setInputFormatClass(DBInputFormat.class);
                FileOutputFormat.setOutputPath(job, output);
                
                //列名
                String[] fields = { "TBL_NAME", "TBL_TYPE" }; 
                //六个参数分别为:
                //1.Job;2.Class<? extends DBWritable>
                //3.表名;4.where条件
                //5.order by语句;6.列名
                DBInputFormat.setInput(job, TblsRecord.class,
                    "linuxidc_tbls", "TBL_NAME like 'linuxidc%'", "TBL_NAME", fields);  
                
                System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        }
        
}

运行结果:

[www.linuxidc.com @linux ~]$ hadoop fs -cat /user/linuxidc/output/part-r-00000
linuxidc_hbase_table_1      MANAGED_TABLE
linuxidc_hbase_user_info    MANAGED_TABLE
linuxidc_jobid      MANAGED_TABLE
linuxidc_t  MANAGED_TABLE
linuxidc_t1  MANAGED_TABLE

linuxidc_test_table  EXTERNAL_TABLE



注:DBInputFormat.setInput(JobConf job, Class<?extends DBWritable> inputClass, String tableName, String conditions,String orderBy, String... fieldNames),这个方法的参数很容易看懂,inputClass实现DBWritable接口。,string tableName表名, conditions表示查询的条件,orderby表示排序的条件,fieldNames是字段,这相当与把sql语句拆分的结果。当然也可以用sql语句进行重载。etInput(JobConf job, Class<?extends DBWritable> inputClass, String inputQuery, StringinputCountQuery)。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值