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
相关问题拓展阅读：
如何使用Hadoop读写数据库
上面有教程，总结，请参考
如何使用Hadoop读写数据库
去大讲台看看，推出在线皮清运用科学混合式悔握旦自适应学习系统组碧扰织线上教学，比如：如何使用Hadoop读写数据库有视频教程，希望可以帮助到你，最后运用大数据可视化的在线实训系统组织实战练习。
hadoop进入数据库命令的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于hadoop进入数据库命令,Hadoop进入数据库的正确命令，一文搞定,如何使用Hadoop读写数据库,如何使用Hadoop读写数据库的信息别忘了在本站进行查找喔。
