hadoop是什么意思?

发布网友发布时间：2022-04-24 19:40

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懂视网时间：2022-05-01 01:04

create table student(id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,name VARCHAR(32) NOT NULL);

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(3)：插入数据

[java] view plain copy

insert into student values(1,"lavimer");

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(4)编写MapReduce程序，我这里使用的版本是hadoop1.2.1，相关知识点都写在注释中了，如下：

[java] view plain copy

/**
* 使用DBInputFormat和DBOutputFormat
* 要把数据库的jdbc驱动放到各个TaskTracker节点的lib目录下
* 重启集群
* @author 廖钟民
* time : 2015年1月15日下午12:50:55
* @version
*/
public class MyDBInputFormat {
//定义输出路径
private static final String OUT_PATH = "hdfs://liaozhongmin:9000/out";
public static void main(String[] args) {
try {
//创建配置信息
Configuration conf = new Configuration();
/*//对Map端的输出进行压缩
conf.setBoolean("mapred.compress.map.output", true);
//设置map端输出使用的压缩类
conf.setClass("mapred.map.output.compression.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class);
//对reduce端输出进行压缩
conf.setBoolean("mapred.output.compress", true);
//设置reduce端输出使用的压缩类
conf.setClass("mapred.output.compression.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class);*/
// 添加配置文件(我们可以在编程的时候动态配置信息，而不需要手动去改变集群)
/*
* conf.addResource("classpath://hadoop/core-site.xml");
* conf.addResource("classpath://hadoop/hdfs-site.xml");
* conf.addResource("classpath://hadoop/hdfs-site.xml");
*/
//通过conf创建数据库配置信息
DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://liaozhongmin:3306/myDB","root","134045");
//创建文件系统
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(OUT_PATH), conf);
//如果输出目录存在就删除
if (fileSystem.exists(new Path(OUT_PATH))){
fileSystem.delete(new Path(OUT_PATH),true);
}
//创建任务
Job job = new Job(conf,MyDBInputFormat.class.getName());
//1.1 设置输入数据格式化的类和设置数据来源
job.setInputFormatClass(DBInputFormat.class);
DBInputFormat.setInput(job, Student.class, "student", null, null, new String[]{"id","name"});
//1.2 设置自定义的Mapper类和Mapper输出的key和value的类型
job.setMapperClass(MyDBInputFormatMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
//1.3 设置分区和reduce数量(reduce的数量和分区的数量对应，因为分区只有一个，所以reduce的个数也设置为一个)
job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(1);
//1.4 排序、分组
//1.5 归约
//2.1 Shuffle把数据从Map端拷贝到Reduce端
//2.2 指定Reducer类和输出key和value的类型
job.setReducerClass(MyDBInputFormatReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
//2.3 指定输出的路径和设置输出的格式化类
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUT_PATH));
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
//提交作业然后关闭虚拟机正常退出
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 自定义Mapper类
* @author 廖钟民
* time : 2015年1月15日下午1:22:57
* @version
*/
public static class MyDBInputFormatMapper extends Mapper<LongWritable, Student, Text, Text>{
//创建map输出时的key类型
private Text mapOutKey = new Text();
//创建map输出时的value类型
private Text mapOutValue = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Student value, Mapper<LongWritable, Student, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
//创建输出的key:把id当做key
mapOutKey.set(String.valueOf(value.getId()));
//创建输出的value：把name当做value
mapOutValue.set(value.getName());
//通过context写出去
context.write(mapOutKey, mapOutValue);
}
}
/**
* 自定义Reducer类
* @author 廖钟民
* time : 2015年1月15日下午1:23:28
* @version
*/
public static class MyDBInputFormatReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
//遍历把结果写到HDFS中
for (Text t : values){
context.write(key, t);
}
}
}
}
/**
* 自定义实体类用于对应数据库表中的字段
* @author 廖钟民
* time : 2015年1月15日下午12:52:58
* @version
*/
class Student implements Writable,DBWritable{
//学生id字段
private Integer id;
//学生姓名
private String name;
//无参构造方法
public Student() {
}
//有参构造方法
public Student(Integer id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
public Integer getId() {
return id;
}
public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
//实现DBWritable接口要实现的方法
public void readFields(ResultSet resultSet) throws SQLException {
this.id = resultSet.getInt(1);
this.name = resultSet.getString(2);
}
//实现DBWritable接口要实现的方法
public void write(PreparedStatement preparedStatement) throws SQLException {
preparedStatement.setInt(1, this.id);
preparedStatement.setString(2, this.name);
}
//实现Writable接口要实现的方法
public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
this.id = dataInput.readInt();
this.name = Text.readString(dataInput);
}
//实现Writable接口要实现的方法
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
dataOutput.writeInt(this.id);
Text.writeString(dataOutput, this.name);
}
@Override
public int hashCode() {
final int prime = 31;
int result = 1;
result = prime * result + ((id == null) ? 0 : id.hashCode());
result = prime * result + ((name == null) ? 0 : name.hashCode());
return result;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj)
return true;
if (obj == null)
return false;
if (getClass() != obj.getClass())
return false;
Student other = (Student) obj;
if (id == null) {
if (other.id != null)
return false;
} else if (!id.equals(other.id))
return false;
if (name == null) {
if (other.name != null)
return false;
} else if (!name.equals(other.name))
return false;
return true;
}
@Override
public String toString() {
return "Student [id=" + id + ", name=" + name + "]";
}
}

程序运行的结果是数据库中的数据成功导入到HDFS中，如下：

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注：程序运行时，会碰到一个常见的数据库远程连接错误，大致如下：

[java] view plain copy

Access denied for user ‘root‘@‘%‘ to database ‘xxxx’

原因：创建完数据库后，需要进行授权(在本地访问一般不会出现这个问题)

解决方法就是进行授权：

[java] view plain copy

grant all on xxxx.* to ‘root‘@‘%‘ identified by ‘password‘ with grant option;
xxxx代表创建的数据库;
password为用户密码，在此为root的密码

另外一个常见的错误就是MYSQL驱动没有导入到hadoop/lib目录下，解决方案有两种，传统的方式我就不多说了，这里说另外一种方式：

(1)：把包上传到集群上

[java] view plain copy

hadoop fs -put mysql-connector-java-5.1.0- bin.jar /lib

(2)：在MR程序提交job前，添加语句：

[java] view plain copy

DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/lib/mysql- connector-java- 5.1.0-bin.jar"), conf);

Hadoop中的DBInputFormat

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热心网友时间：2022-04-30 22:12

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

扩展资料：

Hadoop的优点：

1、高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

2、高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3、高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

4、高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

5、低成本：与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

参考资料来源：

百度百科-hadoop