本地通过Eclipse链接Hadoop操作Mysql数据库问题小结
2016-03-13 18:00
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前一段时间,在上一篇博文中描述了自己抽时间在构建的完全分布式Hadoop环境过程中遇到的一些问题以及构建成功后,通过Eclipse操作HDFS的时候遇到的一些问题,最近又想进一步学习学习Hadoop操作Mysql数据库的一些知识,在这里网上存在很多分歧,很多人可能会笑话,用那么“笨重”的Hadoop来操作数据库,脑子有问题吧,Hadoop的HDFS优势在于处理分布式文件系统,这种说法没有任何错误,数据库的操作讲究“安全、轻便、快捷”,用Hadoop操作完全是不符合常理啊,那为啥还要学习这个东西呢?其实退一步讲,在之前access数据库的应用占一定份额的时候,很多人选择使用文件作为数据的仓储,增删查改全部是操作文件,一个文件可能就是一个数据库或者一个数据表,那么对于一些实时性要求不是很高且数据量比较小的操作,选择用hadoop操作数据库,其实说来也不是不可以考录,不说了,每个人有自己的观点,当然这个也与每个人所在的公司的要求有关系,下面就说说自己遇到的比较恼人的一个问题:还是classNotFound的问题:
首先要说明的是:你的运行环境,先的明白你的代码到底是在服务器端还是在本地,其次再参考不同的代码进行模拟。
参考文章:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/12/2546261.html项目的简单结构:
下面说说本地运行的时候3种classNotFount的问题
(1)MySql的驱动找不到,这个很容易解决,在自己的项目中引入MySql的官方驱动jar包就可以解决了,如上图红色框
(2)对JDBC的Jar包处理
因为程序虽然用Eclipse编译运行但最终要提交到Hadoop集群上,所以JDBC的jar必须放到Hadoop集群中。有两种方式:
<1>在每个节点下的${HADOOP_HOME}/lib下添加该包,重启集群,一般是比较原始的方法。
我们的Hadoop安装包在"/usr/hadoop",所以把Jar放到"/usr/hadoop/lib"下面,然后重启,记得是Hadoop集群中所有的节点都要放,因为执行分布式是程序是在每个节点本地机器上进行。
<2>在Hadoop集群的分布式文件系统中创建"/lib"文件夹,并把我们的的JDBC的jar包上传上去,然后在主程序添加如下语句,就能保证 Hadoop集群中所有的节点都能使用这个jar包。因为这个jar包放在了HDFS上,而不是本地系统,这个要理解清楚。
(3)关联数据库表的实体类找不到(本篇文章解决的重点),StudentRecord.class not found。。。。
出现此问题的源代码如下:
运行的时候,报的错误如下:
错误很明显,就是找不到实体类Student,可是看代码好多遍,这个类明明在啊,为啥会报错找不到呢???我也迷糊了很长时间,各种尝试都是不行,最后还是将目标锁定在日志信息里面,很明显,这是在服务器端去找DBAccessReader这个Job的jar,明显我们没有上传,肯定是找不到到,所以报错,错误很明显,就在main方法下面的这里:
所以,修改代码如下以后,问题得到解决:
以下是运行时打印出的日志信息:
这是运行的结果:
到此,Hadoop连接数据库读取数据表输出的操作完成了,当然这就是一个简单的演示,实际项目中不会用到,只是可以帮我们熟悉熟悉Hadoop操作数据库的流程,下面给出
Hadoop处理文件以后,将结果写入数据库的示例代码,和上面的差不多:
运行打印的日志信息如下:
数据库中的结果如下:
以下代码都是本人亲自测试和运行过的,hadoop的版本和服务器环境信息请参看上一篇博文。
首先要说明的是:你的运行环境,先的明白你的代码到底是在服务器端还是在本地,其次再参考不同的代码进行模拟。
参考文章:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/12/2546261.html项目的简单结构:
下面说说本地运行的时候3种classNotFount的问题
(1)MySql的驱动找不到,这个很容易解决,在自己的项目中引入MySql的官方驱动jar包就可以解决了,如上图红色框
(2)对JDBC的Jar包处理
因为程序虽然用Eclipse编译运行但最终要提交到Hadoop集群上,所以JDBC的jar必须放到Hadoop集群中。有两种方式:
<1>在每个节点下的${HADOOP_HOME}/lib下添加该包,重启集群,一般是比较原始的方法。
我们的Hadoop安装包在"/usr/hadoop",所以把Jar放到"/usr/hadoop/lib"下面,然后重启,记得是Hadoop集群中所有的节点都要放,因为执行分布式是程序是在每个节点本地机器上进行。
<2>在Hadoop集群的分布式文件系统中创建"/lib"文件夹,并把我们的的JDBC的jar包上传上去,然后在主程序添加如下语句,就能保证 Hadoop集群中所有的节点都能使用这个jar包。因为这个jar包放在了HDFS上,而不是本地系统,这个要理解清楚。
(3)关联数据库表的实体类找不到(本篇文章解决的重点),StudentRecord.class not found。。。。
出现此问题的源代码如下:
package cn.hadoop.db; 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 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.mapred.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.JobClient; import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase; import org.apache.hadoop.mapred.Mapper; import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector; import org.apache.hadoop.mapred.Reporter; import org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer; import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBConfiguration; import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable; import cn.hadoop.db.DBAccessReader.Student.DBInputMapper; public class DBAccessReader { public static class Student implements Writable, DBWritable{ public int id; public String name; public String sex; public int age; public Student() { } @Override public void write(PreparedStatement statement) throws SQLException { statement.setInt(1, this.id); statement.setString(2, this.name); statement.setString(3, this.sex); statement.setInt(4, this.age); } @Override public void readFields(ResultSet resultSet) throws SQLException { this.id = resultSet.getInt(1); this.name = resultSet.getString(2); this.sex = resultSet.getString(3); this.age = resultSet.getInt(4); } @Override public void write(DataOutput out) throws IOException { out.writeInt(this.id); Text.writeString(out, this.name); Text.writeString(out, this.sex); out.writeInt(this.age); } @Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { this.id = in.readInt(); this.name = Text.readString(in); this.sex = Text.readString(in); this.age = in.readInt(); } @Override public String toString() { return new String("Student [id=" + id + ", name=" + name + ", sex=" + sex + ", age=" + age + "]"); } public static class DBInputMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, cn.hadoop.db.DBAccessReader.Student, LongWritable, Text>{ @Override public void map(LongWritable key, cn.hadoop.db.DBAccessReader.Student value, OutputCollector<LongWritable, Text> collector, Reporter reporter) throws IOException { collector.collect(new LongWritable(value.id), new Text(value.toString())); } } } public static void main(String[] args) throws IOException{ JobConf conf = new JobConf(DBAccessReader.class); conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.56.10:9001"); FileSystem fileSystem = FileSystem.get( URI.create("hdfs://192.168.56.10:9000/"), conf); DistributedCache .addFileToClassPath( new Path( "hdfs://192.168.56.10:9000/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf, fileSystem); conf.setOutputKeyClass(LongWritable.class); conf.setOutputValueClass(Text.class); conf.setInputFormat(DBInputFormat.class); FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path( "hdfs://192.168.56.10:9000/user/studentInfo")); DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://192.168.56.109:3306/school", "root", "1qaz2wsx"); String[] fields = { "id", "name", "sex", "age" }; DBInputFormat.setInput(conf, cn.hadoop.db.DBAccessReader.Student.class, "student", null, "id", fields); conf.setMapperClass(DBInputMapper.class); conf.setReducerClass(IdentityReducer.class); JobClient.runJob(conf); } }
运行的时候,报的错误如下:
错误很明显,就是找不到实体类Student,可是看代码好多遍,这个类明明在啊,为啥会报错找不到呢???我也迷糊了很长时间,各种尝试都是不行,最后还是将目标锁定在日志信息里面,很明显,这是在服务器端去找DBAccessReader这个Job的jar,明显我们没有上传,肯定是找不到到,所以报错,错误很明显,就在main方法下面的这里:
JobConf conf = new JobConf(DBAccessReader.class); conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.56.10:9001");
所以,修改代码如下以后,问题得到解决:
package cn.hadoop.db; 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 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.mapred.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.JobClient; import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase; import org.apache.hadoop.mapred.Mapper; import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector; import org.apache.hadoop.mapred.Reporter; import org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer; import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBConfiguration; import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable; import cn.hadoop.db.DBAccessReader.Student.DBInputMapper; public class DBAccessReader { public static class Student implements Writable, DBWritable { public int id; public String name; public String sex; public int age; public Student() { } @Override public void write(PreparedStatement statement) throws SQLException { statement.setInt(1, this.id); statement.setString(2, this.name); statement.setString(3, this.sex); statement.setInt(4, this.age); } @Override public void readFields(ResultSet resultSet) throws SQLException { this.id = resultSet.getInt(1); this.name = resultSet.getString(2); this.sex = resultSet.getString(3); this.age = resultSet.getInt(4); } @Override public void write(DataOutput out) throws IOException { out.writeInt(this.id); Text.writeString(out, this.name); Text.writeString(out, this.sex); out.writeInt(this.age); } @Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { this.id = in.readInt(); this.name = Text.readString(in); this.sex = Text.readString(in); this.age = in.readInt(); } @Override public String toString() { return new String("Student [id=" + id + ", name=" + name + ", sex=" + sex + ", age=" + age + "]"); } public static class DBInputMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, cn.hadoop.db.DBAccessReader.Student, LongWritable, Text> { @Override public void map(LongWritable key, cn.hadoop.db.DBAccessReader.Student value, OutputCollector<LongWritable, Text> collector, Reporter reporter) throws IOException { collector.collect(new LongWritable(value.id), new Text(value.toString())); } } } public static void main(String[] args) throws IOException { JobConf conf = new JobConf(); FileSystem fileSystem = FileSystem.get( URI.create("hdfs://192.168.56.10:9000/"), conf); DistributedCache .addFileToClassPath( new Path( "hdfs://192.168.56.10:9000/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf, fileSystem); conf.setOutputKeyClass(LongWritable.class); conf.setOutputValueClass(Text.class); conf.setInputFormat(DBInputFormat.class); FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path( "hdfs://192.168.56.10:9000/user/studentInfo")); DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://192.168.56.109:3306/school", "root", "1qaz2wsx"); String[] fields = { "id", "name", "sex", "age" }; DBInputFormat.setInput(conf, cn.hadoop.db.DBAccessReader.Student.class, "student", null, "id", fields); conf.setMapperClass(DBInputMapper.class); conf.setReducerClass(IdentityReducer.class); JobClient.runJob(conf); } }
以下是运行时打印出的日志信息:
三月 13, 2016 5:39:57 下午 org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader <clinit> 警告: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 三月 13, 2016 5:39:57 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient copyAndConfigureFiles 警告: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same. 三月 13, 2016 5:39:57 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient copyAndConfigureFiles 警告: No job jar file set. User classes may not be found. See JobConf(Class) or JobConf#setJar(String). 三月 13, 2016 5:39:57 下午 org.apache.hadoop.filecache.TrackerDistributedCacheManager downloadCacheObject 信息: Creating mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar in /tmp/hadoop-hadoop/mapred/local/archive/2605709384407216388_-2048973133_91096108/192.168.56.10/lib-work-2076365714246383853 with rwxr-xr-x 三月 13, 2016 5:39:58 下午 org.apache.hadoop.filecache.TrackerDistributedCacheManager downloadCacheObject 信息: Cached hdfs://192.168.56.10:9000/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar as /tmp/hadoop-hadoop/mapred/local/archive/2605709384407216388_-2048973133_91096108/192.168.56.10/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar 三月 13, 2016 5:39:58 下午 org.apache.hadoop.filecache.TrackerDistributedCacheManager localizePublicCacheObject 信息: Cached hdfs://192.168.56.10:9000/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar as /tmp/hadoop-hadoop/mapred/local/archive/2605709384407216388_-2048973133_91096108/192.168.56.10/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar 三月 13, 2016 5:39:58 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob 信息: Running job: job_local_0001 三月 13, 2016 5:39:59 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task initialize 信息: Using ResourceCalculatorPlugin : null 三月 13, 2016 5:39:59 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask runOldMapper 信息: numReduceTasks: 1 三月 13, 2016 5:39:59 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer <init> 信息: io.sort.mb = 100 三月 13, 2016 5:39:59 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer <init> 信息: data buffer = 79691776/99614720 三月 13, 2016 5:39:59 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer <init> 信息: record buffer = 262144/327680 三月 13, 2016 5:39:59 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob 信息: map 0% reduce 0% 三月 13, 2016 5:40:04 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer flush 信息: Starting flush of map output 三月 13, 2016 5:40:04 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer sortAndSpill 信息: Finished spill 0 三月 13, 2016 5:40:04 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task done 信息: Task:attempt_local_0001_m_000000_0 is done. And is in the process of commiting 三月 13, 2016 5:40:04 下午 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate 信息: 三月 13, 2016 5:40:04 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task sendDone 信息: Task 'attempt_local_0001_m_000000_0' done. 三月 13, 2016 5:40:05 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob 信息: map 100% reduce 0% 三月 13, 2016 5:40:05 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task initialize 信息: Using ResourceCalculatorPlugin : null 三月 13, 2016 5:40:05 下午 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate 信息: 三月 13, 2016 5:40:05 下午 org.apache.hadoop.mapred.Merger$MergeQueue merge 信息: Merging 1 sorted segments 三月 13, 2016 5:40:05 下午 org.apache.hadoop.mapred.Merger$MergeQueue merge 信息: Down to the last merge-pass, with 1 segments left of total size: 542 bytes 三月 13, 2016 5:40:05 下午 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate 信息: 三月 13, 2016 5:40:06 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task done 信息: Task:attempt_local_0001_r_000000_0 is done. And is in the process of commiting 三月 13, 2016 5:40:06 下午 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate 信息: 三月 13, 2016 5:40:06 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task commit 信息: Task attempt_local_0001_r_000000_0 is allowed to commit now 三月 13, 2016 5:40:06 下午 org.apache.hadoop.mapred.FileOutputCommitter commitTask 信息: Saved output of task 'attempt_local_0001_r_000000_0' to hdfs://192.168.56.10:9000/user/studentInfo 三月 13, 2016 5:40:08 下午 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate 信息: reduce > reduce 三月 13, 2016 5:40:08 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task sendDone 信息: Task 'attempt_local_0001_r_000000_0' done. 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob 信息: map 100% reduce 100% 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob 信息: Job complete: job_local_0001 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Counters: 20 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: File Input Format Counters 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Bytes Read=0 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: File Output Format Counters 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Bytes Written=513 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: FileSystemCounters 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: FILE_BYTES_READ=1592914 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: HDFS_BYTES_READ=1579770 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: FILE_BYTES_WRITTEN=3270914 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: HDFS_BYTES_WRITTEN=513 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map-Reduce Framework 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Reduce input groups=9 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map output materialized bytes=546 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Combine output records=0 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map input records=9 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Reduce shuffle bytes=0 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Reduce output records=9 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Spilled Records=18 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map output bytes=522 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Total committed heap usage (bytes)=231874560 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map input bytes=9 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Combine input records=0 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map output records=9 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: SPLIT_RAW_BYTES=75 三月 13, 2016 5:40:09 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Reduce input records=9
这是运行的结果:
到此,Hadoop连接数据库读取数据表输出的操作完成了,当然这就是一个简单的演示,实际项目中不会用到,只是可以帮我们熟悉熟悉Hadoop操作数据库的流程,下面给出
Hadoop处理文件以后,将结果写入数据库的示例代码,和上面的差不多:
package cn.hadoop.db; 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 java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.io.Writable; import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.JobClient; import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase; import org.apache.hadoop.mapred.Mapper; import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector; import org.apache.hadoop.mapred.Reducer; import org.apache.hadoop.mapred.Reporter; import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBConfiguration; import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable; public class WriteDB { public static void main(String[] args) throws IOException { JobConf conf = new JobConf(); FileSystem fileSystem = FileSystem.get( URI.create("hdfs://192.168.56.10:9000/"), conf); DistributedCache .addFileToClassPath( new Path( "hdfs://192.168.56.10:9000/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf, fileSystem); conf.setInputFormat(TextInputFormat.class); conf.setOutputFormat(DBOutputFormat.class); conf.setOutputKeyClass(Text.class); conf.setOutputValueClass(IntWritable.class); conf.setMapperClass(Map.class); conf.setCombinerClass(Combine.class); conf.setReducerClass(Reduce.class); FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path( "hdfs://192.168.56.10:9000/user/db_in")); DBConfiguration .configureDB( conf, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://192.168.56.109:3306/school?characterEncoding=UTF-8", "root", "1qaz2wsx"); String[] fields = { "word", "number" }; DBOutputFormat.setOutput(conf, "wordcount", fields); JobClient.runJob(conf); } } class Map extends MapReduceBase implements Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); @Override public void map(Object key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException { String line = value.toString(); StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line); while (tokenizer.hasMoreTokens()) { word.set(tokenizer.nextToken()); output.collect(word, one); } } } class Combine extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { @Override public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException { int sum = 0; while (values.hasNext()) { sum += values.next().get(); } output.collect(key, new IntWritable(sum)); } } class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, WordRecord, Text> { @Override public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<WordRecord, Text> output, Reporter reporter) throws IOException { int sum = 0; while (values.hasNext()) { sum += values.next().get(); } WordRecord wordcount = new WordRecord(); wordcount.word = key.toString(); wordcount.number = sum; output.collect(wordcount, new Text()); } } class WordRecord implements Writable, DBWritable { public String word; public int number; @Override public void write(PreparedStatement statement) throws SQLException { statement.setString(1, this.word); statement.setInt(2, this.number); } @Override public void readFields(ResultSet resultSet) throws SQLException { this.word = resultSet.getString(1); this.number = resultSet.getInt(2); } @Override public void write(DataOutput out) throws IOException { Text.writeString(out, this.word); out.writeInt(this.number); } @Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { this.word = Text.readString(in); this.number = in.readInt(); } }
运行打印的日志信息如下:
三月 13, 2016 6:09:31 下午 org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader <clinit> 警告: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 三月 13, 2016 6:09:31 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient copyAndConfigureFiles 警告: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same. 三月 13, 2016 6:09:31 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient copyAndConfigureFiles 警告: No job jar file set. User classes may not be found. See JobConf(Class) or JobConf#setJar(String). 三月 13, 2016 6:09:31 下午 org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat listStatus 信息: Total input paths to process : 2 三月 13, 2016 6:09:32 下午 org.apache.hadoop.filecache.TrackerDistributedCacheManager downloadCacheObject 信息: Creating mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar in /tmp/hadoop-hadoop/mapred/local/archive/-8205516116475251282_-2048973133_91096108/192.168.56.10/lib-work-1371358416408211818 with rwxr-xr-x 三月 13, 2016 6:09:33 下午 org.apache.hadoop.filecache.TrackerDistributedCacheManager downloadCacheObject 信息: Cached hdfs://192.168.56.10:9000/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar as /tmp/hadoop-hadoop/mapred/local/archive/-8205516116475251282_-2048973133_91096108/192.168.56.10/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar 三月 13, 2016 6:09:33 下午 org.apache.hadoop.filecache.TrackerDistributedCacheManager localizePublicCacheObject 信息: Cached hdfs://192.168.56.10:9000/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar as /tmp/hadoop-hadoop/mapred/local/archive/-8205516116475251282_-2048973133_91096108/192.168.56.10/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar 三月 13, 2016 6:09:33 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob 信息: Running job: job_local_0001 三月 13, 2016 6:09:33 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task initialize 信息: Using ResourceCalculatorPlugin : null 三月 13, 2016 6:09:33 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask runOldMapper 信息: numReduceTasks: 1 三月 13, 2016 6:09:33 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer <init> 信息: io.sort.mb = 100 三月 13, 2016 6:09:34 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer <init> 信息: data buffer = 79691776/99614720 三月 13, 2016 6:09:34 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer <init> 信息: record buffer = 262144/327680 三月 13, 2016 6:09:34 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer flush 信息: Starting flush of map output 三月 13, 2016 6:09:34 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer sortAndSpill 信息: Finished spill 0 三月 13, 2016 6:09:34 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task done 信息: Task:attempt_local_0001_m_000000_0 is done. And is in the process of commiting 三月 13, 2016 6:09:34 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob 信息: map 0% reduce 0% 三月 13, 2016 6:09:36 下午 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate 信息: hdfs://192.168.56.10:9000/user/db_in/file2.txt:0+41 三月 13, 2016 6:09:36 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task sendDone 信息: Task 'attempt_local_0001_m_000000_0' done. 三月 13, 2016 6:09:36 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task initialize 信息: Using ResourceCalculatorPlugin : null 三月 13, 2016 6:09:36 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask runOldMapper 信息: numReduceTasks: 1 三月 13, 2016 6:09:36 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer <init> 信息: io.sort.mb = 100 三月 13, 2016 6:09:36 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer <init> 信息: data buffer = 79691776/99614720 三月 13, 2016 6:09:36 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer <init> 信息: record buffer = 262144/327680 三月 13, 2016 6:09:36 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer flush 信息: Starting flush of map output 三月 13, 2016 6:09:36 下午 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer sortAndSpill 信息: Finished spill 0 三月 13, 2016 6:09:36 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task done 信息: Task:attempt_local_0001_m_000001_0 is done. And is in the process of commiting 三月 13, 2016 6:09:37 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob 信息: map 100% reduce 0% 三月 13, 2016 6:09:39 下午 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate 信息: hdfs://192.168.56.10:9000/user/db_in/file1.txt:0+24 三月 13, 2016 6:09:39 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task sendDone 信息: Task 'attempt_local_0001_m_000001_0' done. 三月 13, 2016 6:09:39 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task initialize 信息: Using ResourceCalculatorPlugin : null 三月 13, 2016 6:09:39 下午 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate 信息: 三月 13, 2016 6:09:39 下午 org.apache.hadoop.mapred.Merger$MergeQueue merge 信息: Merging 2 sorted segments 三月 13, 2016 6:09:39 下午 org.apache.hadoop.mapred.Merger$MergeQueue merge 信息: Down to the last merge-pass, with 2 segments left of total size: 116 bytes 三月 13, 2016 6:09:39 下午 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate 信息: 三月 13, 2016 6:09:41 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task done 信息: Task:attempt_local_0001_r_000000_0 is done. And is in the process of commiting 三月 13, 2016 6:09:42 下午 org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job statusUpdate 信息: reduce > reduce 三月 13, 2016 6:09:42 下午 org.apache.hadoop.mapred.Task sendDone 信息: Task 'attempt_local_0001_r_000000_0' done. 三月 13, 2016 6:09:42 下午 org.apache.hadoop.mapred.FileOutputCommitter cleanupJob 警告: Output path is null in cleanup 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob 信息: map 100% reduce 100% 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.JobClient monitorAndPrintJob 信息: Job complete: job_local_0001 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Counters: 19 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: File Input Format Counters 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Bytes Read=65 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: File Output Format Counters 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Bytes Written=0 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: FileSystemCounters 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: FILE_BYTES_READ=2389740 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: HDFS_BYTES_READ=2369826 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: FILE_BYTES_WRITTEN=4905883 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map-Reduce Framework 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Reduce input groups=7 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map output materialized bytes=124 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Combine output records=9 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map input records=5 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Reduce shuffle bytes=0 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Reduce output records=7 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Spilled Records=18 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map output bytes=104 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Total committed heap usage (bytes)=482291712 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map input bytes=65 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Combine input records=10 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Map output records=10 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: SPLIT_RAW_BYTES=198 三月 13, 2016 6:09:43 下午 org.apache.hadoop.mapred.Counters log 信息: Reduce input records=9
数据库中的结果如下:
以下代码都是本人亲自测试和运行过的,hadoop的版本和服务器环境信息请参看上一篇博文。
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