- 经过前几天的学习，基本上可以小试牛刀编写一些小程序玩一玩了，在此之前做几项准备工作
- 明确我要用hadoop干什么
- 大体学习一下mapreduce
- ubuntu重启后，再启动hadoop会报连接异常的问题
- 答：
- 数据提炼、探索数据、挖掘数据
- map=切碎，reduce=合并
- 重启后会清空tmp文件夹，默认namenode会存在这里，需要在core-site.xml文件中增加（别忘了创建文件夹，没权限的话，需要用root创建并把权限改成777）：
<property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/usr/local/hadoop/tmp</value></property>
- 大数据，我的第一反应是现有关系型数据库中的数据怎么跟hadoop结合使用，网上搜了一些资料，使用的是DBInputFormat，那就简单编写一个从数据库读取数据，然后经过处理后，生成文件的小例子吧
- 数据库弄的简单一点吧，id是数值整型、test是字符串型，需求很简单，统计TEST字段出现的数量
- 数据读取类：
import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import org.apache.hadoop.io.Writable;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBWritable;public class DBRecoder implements Writable, DBWritable{ String test; int id; @Override public void write(DataOutput out) throws IOException { out.writeUTF(test); out.writeInt(id); } @Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { test = in.readUTF(); id = in.readInt(); } @Override public void readFields(ResultSet arg0) throws SQLException { test = arg0.getString("test"); id = arg0.getInt("id"); } @Override public void write(PreparedStatement arg0) throws SQLException { arg0.setString(1, test); arg0.setInt(2, id); }}
- mapreduce操作类
import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;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.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;public class DataCountTest { public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, DBRecoder, Text, IntWritable> { public void map(LongWritable key, DBRecoder value, Context context) throws IOException, InterruptedException { context.write(new Text(value.test), new IntWritable(1)); } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { args = new String[1]; args[0] = "hdfs://192.168.203.137:9000/user/chenph/output1111221"; Configuration conf = new Configuration(); DBConfiguration.configureDB(conf, "oracle.jdbc.driver.OracleDriver", "jdbc:oracle:thin:@192.168.101.179:1521:orcl", "chenph", "chenph"); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); Job job = new Job(conf, "DB count"); job.setJarByClass(DataCountTest.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); String[] fields1 = { "id", "test"}; DBInputFormat.setInput(job, DBRecoder.class, "t1", null, "id", fields1); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[0])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); }}--------------------------------------------------------------------------------------------------开发过程中遇到的问题：
- Job被标记为已作废，那应该用什么我还没有查到
- 乱码问题，hadoop默认是utf8格式的，如果读取的是gbk的需要进行处理
- 这类例子网上挺少的，有也是老版的，新版的资料没有，我完全是拼凑出来的，很多地方还不甚了解，需要进一步学习官方资料
- 搜索资料时，有资料说不建议采用这种方式处理实际的大数据问题，原因就是并发过高，会瞬间秒杀掉数据库，一般都会采用导成文本文件的形式