hsdoop如何访问数据库

一、Hadoop如何访问数据库

Hadoop访问数据库的方法有多种，包括使用Sqoop、Hive、HBase、以及自定义MapReduce程序等。 在这些方法中，Sqoop 是最常用的工具之一，因为它提供了简单、易用的接口来导入和导出数据。Sqoop 是一个用来在 Hadoop 和关系型数据库之间进行数据传输的工具，它能够将数据从关系型数据库导入到 HDFS 或者将 HDFS 中的数据导出到关系型数据库中。接下来，我们将详细介绍如何使用 Sqoop 以及其他方法来访问数据库。

二、使用Sqoop访问数据库

1、什么是Sqoop

Sqoop 是一个用于在 Hadoop 和关系型数据库之间高效传输数据的工具。它支持从多种数据库如 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等导入和导出数据。Sqoop 的优点包括高效性、灵活性和便捷性。

2、安装和配置Sqoop

在使用 Sqoop 之前，你需要确保它已经安装并配置在你的 Hadoop 集群上。

下载并解压Sqoop:

wget http://apache.mirrors.pair.com/sqoop/1.4.7/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz tar -xvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz

配置环境变量:

在 .bashrc 文件中添加以下内容:

export SQOOP_HOME=/path/to/sqoop-1.4.7
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin

配置数据库连接器:

Sqoop 需要 JDBC 驱动程序来连接数据库。你需要将相应的 JDBC 驱动程序复制到 $SQOOP_HOME/lib 目录下。

3、使用Sqoop导入数据

要从关系型数据库导入数据到 Hadoop，通常使用 sqoop import 命令。以下是一个简单的示例：

sqoop import 
  --connect jdbc:mysql://localhost/testdb 
  --username testuser 
  --password testpassword 
  --table testtable 
  --target-dir /user/hadoop/testtable

这个命令会将 testtable 中的数据导入到 HDFS 目录 /user/hadoop/testtable 中。你可以使用 --split-by 参数来指定分割列，从而提高导入速度。

4、使用Sqoop导出数据

要将数据从 Hadoop 导出到关系型数据库，使用 sqoop export 命令。以下是一个简单的示例：

sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost/testdb --username testuser --password testpassword --table testtable --export-dir /user/hadoop/testtable

这个命令会将 HDFS 目录 /user/hadoop/testtable 中的数据导出到 testtable 表中。

三、使用Hive访问数据库

1、什么是Hive

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了一种 SQL-like 的查询语言，称为 HiveQL，用于分析和查询存储在 HDFS 中的大量数据。Hive 也可以访问关系型数据库中的数据。

2、配置Hive连接数据库

在 Hive 中，可以使用 JDBC 连接来访问关系型数据库。以下是如何配置 Hive 连接 MySQL 数据库的步骤：

下载并安装 JDBC 驱动程序：

将 MySQL 的 JDBC 驱动程序 mysql-connector-java.jar 复制到 $HIVE_HOME/lib 目录下。

配置Hive Metastore：

编辑 hive-site.xml 文件，添加以下内容：

<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://localhost/metastore_db</value>
    <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>hiveuser</value>
</property>
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>hivepassword</value>
</property>

3、使用Hive查询数据

一旦配置完成，你可以通过 HiveQL 查询关系型数据库中的数据。例如：

CREATE EXTERNAL TABLE mysql_table (
  id INT,
  name STRING
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.jdbc.storagehandler.JdbcStorageHandler'
TBLPROPERTIES (
  "hive.sql.database.type" = "MYSQL",
  "hive.sql.jdbc.driver" = "com.mysql.jdbc.Driver",
  "hive.sql.jdbc.url" = "jdbc:mysql://localhost/testdb",
  "hive.sql.dbcp.username" = "testuser",
  "hive.sql.dbcp.password" = "testpassword",
  "hive.sql.table" = "testtable"
);
SELECT * FROM mysql_table;

四、使用HBase访问数据库

1、什么是HBase

HBase 是一个分布式、可伸缩的 NoSQL 数据库，专为在 Hadoop 上运行而设计。它使用 Hadoop 的 HDFS 作为存储，并提供了对大量数据的快速随机访问。

2、配置HBase连接数据库

HBase 本身不直接支持关系型数据库的连接，但你可以通过集成 Phoenix 或者使用自定义 MapReduce 程序来实现这一点。

3、使用Phoenix访问HBase中的数据

Apache Phoenix 是一个在 HBase 之上构建的 SQL 中间层，使得用户可以通过 SQL 查询 HBase 中的数据。以下是如何使用 Phoenix 连接和查询 HBase 的步骤：

安装Phoenix：

下载并解压 Phoenix，然后将其 phoenix-*-client.jar 复制到 HBase 的 lib 目录中。
启动Phoenix：

启动 Phoenix 客户端：
```
sqlline.py localhost
```

创建和查询表：

CREATE TABLE testtable (
  id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR
);
UPSERT INTO testtable VALUES (1, 'John');
SELECT * FROM testtable;

五、使用自定义MapReduce程序访问数据库

1、编写自定义MapReduce程序

有时，你可能需要编写自定义的 MapReduce 程序来从关系型数据库中读取或写入数据。你可以使用 Hadoop 提供的 DBInputFormat 和 DBOutputFormat 类来实现这一点。

2、示例代码

以下是一个从 MySQL 数据库中读取数据的 MapReduce 示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.lib.db.DBConfiguration;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
public class MySQLToHDFS {
    public static class MyDBWritable implements DBWritable {
        private int id;
        private String name;
        @Override
        public void write(DataOutput out) throws IOException {
            out.writeInt(id);
            out.writeUTF(name);
        }
        @Override
        public void readFields(DataInput in) throws IOException {
            id = in.readInt();
            name = in.readUTF();
        }
        @Override
        public String toString() {
            return id + "t" + name;
        }
    }
    public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, MyDBWritable, LongWritable, Text> {
        @Override
        protected void map(LongWritable key, MyDBWritable value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            context.write(new LongWritable(value.id), new Text(value.toString()));
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        DBConfiguration.configureDB(conf,
                "com.mysql.jdbc.Driver",
                "jdbc:mysql://localhost/testdb",
                "testuser",
                "testpassword");
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(MySQLToHDFS.class);
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        job.setInputFormatClass(DBInputFormat.class);
        DBInputFormat.setInput(
                job,
                MyDBWritable.class,
                "SELECT id, name FROM testtable",
                "SELECT COUNT(*) FROM testtable");
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[0]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

六、总结

Hadoop 访问数据库的方法有很多，Sqoop 是最常用和最简单的一种方法，适合大多数数据传输需求。Hive 提供了 SQL-like 的查询语言，适合数据分析任务。HBase 和 Phoenix 提供了对大规模数据的快速随机访问。最后，自定义的 MapReduce 程序提供了最大的灵活性和控制权。选择哪种方法取决于你的具体需求和项目环境。

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