Hadoop连接MySQL读取数据实战指南

"本文档主要介绍了如何使用Hadoop与MySQL数据库进行连接并读取数据。" 在大数据处理领域，Hadoop是一个广泛使用的开源框架，它主要用于处理和存储大规模数据集。而MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），常用于存储结构化的数据。将Hadoop与MySQL结合，可以实现大数据分析与传统数据库系统的集成。 首先，文档提到使用Hadoop的0.20.2版本，尽管这个版本的一些类已过时，但在当时新版本对数据库连接的支持可能不够完善。因此，为了确保稳定性和兼容性，选择旧版本是必要的。 在MySQL方面，创建了一个名为`School`的数据库，并在其中建立了一个名为`teacher`的表。`teacher`表包含以下字段：`id`(整数类型，可为空)，`name`(字符类型，可为空)，`age`(整数类型，可为空)以及`departmentID`(整数类型，可为空)。这些字段设计用于存储教师的相关信息，如ID、姓名、年龄和所属部门ID。 在Hadoop中，实现与MySQL的连接和数据读取，需要用到Hadoop的DBInputFormat和相关的数据库连接库。代码示例展示了如何配置和运行一个简单的MapReduce任务来从`teacher`表中读取数据： 1. 引入必要的库，包括`java.io.IOException`用于处理I/O异常，`org.apache.hadoop.fs.Path`和`org.apache.hadoop.io.LongWritable`、`Text`用于定义输入和输出的数据类型，`org.apache.hadoop.mapred.*`和`org.apache.hadoop.mapred.lib.*`则包含了MapReduce任务的配置和执行相关类。 2. 特别地，`DBConfiguration`、`DBInputFormat`和`IdentityReducer`分别用于设置数据库连接参数、定义输入格式以及指定reduce阶段直接复制map阶段的结果。 3. `DBAccess2`类作为MapReduce作业的主类，通常包含job的配置和提交逻辑。 在实际的MapReduce作业中，`DBConfiguration`类用来设置连接MySQL的参数，如数据库URL、用户名、密码等。`DBInputFormat`则用于配置Map任务的输入，从`teacher`表中读取数据。`IdentityReducer`在这里表示reduce阶段不做任何处理，直接将map阶段的结果作为最终输出。 在Eclipse中运行这个Java项目时，需要确保已添加所有必要的库依赖，包括Hadoop的0.20.2版本及其Eclipse插件，以及MySQL的JDBC驱动。完成配置后，可以通过`JobClient`提交作业到Hadoop集群进行执行，从而实现从MySQL数据库中读取并处理数据。 Hadoop与MySQL的集成使得我们可以利用Hadoop的分布式计算能力处理存储在关系数据库中的数据，这对于数据分析和数据挖掘任务尤其有用。在实际应用中，这种集成方法可以扩展到其他类型的数据库系统，只需适配相应的数据库连接库即可。