Hadoop集群（第10期）_MySQL关系数据库

1、MySQL安装

    MySQL下载地址：http://www.mysql.com/downloads/

1.1 Windows平台

　　1）准备软件

　　MySQL版本：mysql-5.5.21-win32.msi

　　2）安装环境：

　　操作系统：Windows 7旗舰版

　　3）开始安装

　　第一步：双击"msi"安装文件，出现如图1.1-1界面——"MySQL安装向导"，按"Next"继续。

图1.1-1 MySQL安装向导

　　第二步：在"I accept …."前面勾上，同意协议，按"Next"按钮继续。

图1.1-2 软件协议

　　第三步：选择安装类型，有"Typical（默认）"、"Custom（定制安装）"、"Complete（完全）"三个选项。

• 典型安装：安装只安装MySQL服务器、mysql命令行客户端和命令行实用程序。命令行客户端和实用程序包括mysqldump、myisamchk和其它几个工具来帮助你管理MySQL服务器。
• 定制安装：安装允许你完全控制你想要安装的软件包和安装路径。
• 完全安装：安装将安装软件包内包含的所有组件。完全安装软件包包括的组件包括嵌入式服务器库、基准套件、支持脚本和文档。

　　我们选择"Custom"，有更多的选项，也方便熟悉安装过程。

图1.1-3 安装类型

　　第四步：选择组件及更改文件夹位置。

图1.1-4 自定义界面

　　所有可用组件列入定制安装对话框左侧的树状视图内。未安装的组件用红色X 图标表示；已经安装的组件有灰色图标。要想更改组件，点击该组件的图标并从下拉列表中选择新的选项。组件我选择了默认安装，位置我会更改一下，点击Browse。

图1.1-5 路径选择

　　按"OK"按钮返回，并按"Next"按钮继续。

　　备注：安装mysql的路径中，不能含有中文。

　　第五步：确认一下先前的设置，如果有误，按"Back"返回重做。按"Install"开始安装。

图1.1-6 准备安装

　　第六步：正在安装中，请稍候……

图1.1-7 正在安装

　　第七步：弹出一个页面来，是关于介绍MySQL企业版的信息，没有什么可操作的，按"Next"按钮继续。

图1.1-8 MySQL企业版介绍

　　然后弹出一个类似界面，接着按"Next"按钮继续。

　　第八步：那个带复选框的是"MySQL服务器实例配置向导"，保持默认勾选，按"Finish"按钮。至此，安装过程已经结束了，但是还需要配置一下。

图1.1-9 安装结束

　　第九步：MySQL配置向导启动界面，按"Next"按钮继续。

图1.1-10 配置向导

　　MySQL Configuration Wizard（配置向导）可以帮助自动配置Windows中的服务器。MySQL Configuration Wizard（配置向导）问你一系列问题，然后将回答放到模板中生成一个my.ini文件，该文件与你的安装一致。目前只适用于Windows用户。

　　一般情况当MySQL安装帮助退出时，从MySQL安装帮助启动MySQL Configuration Wizard（配置向导）。还可以点击Windows启动菜单中MySQL服务器实例配置向导条目中的MySQL部分来启动MySQL Configuration Wizard（配置向导）。并且，还可以进入MySQL安装bin目录直接启动MySQLInstanceConfig.exe文件。

　　第十步：选择配置类型，可以选择两种配置类型：Detailed Configuration（详细配置）和Standard Configuration（标准配置）。Standard Configuration（标准配置）选项适合想要快速启动MySQL而不必考虑服务器配置的新用户。详细配置选项适合想要更加细粒度控制服务器配置的高级用户。我们选择"Detailed Configuration"，方便熟悉配置过程。

图1.1-11 配置类型

　　备注：

　　如果你是MySQL的新手，需要配置为单用户开发机的服务器，Standard Configuration（标准配置）应当适合你的需求。选择Standard Configuration（标准配置）选项，则 MySQL Configuration Wizard（配置向导）自动设置所有配置选项，但不包括服务选项和安全选项。

　　Standard Configuration（标准配置）设置选项可能与安装MySQL的系统不兼容。如果系统上已经安装了MySQL和你想要配置的安装，建议选择详细配置。

　　第十一步：选择服务器类型，可以选择3种服务器类型，选择哪种服务器将影响到MySQL Configuration Wizard（配置向导）对内存、硬盘和过程或使用的决策。

• Developer Machine（开发机器）：该选项代表典型个人用桌面工作站。假定机器上运行着多个桌面应用程序。将MySQL服务器配置成使用最少的系统资源。

• Server Machine（服务器）：该选项代表服务器，MySQL服务器可以同其它应用程序一起运行，例如FTP、email和web服务器。MySQL服务器配置成使用适当比例的系统资源。

• Dedicated MySQL Server Machine（专用MySQL服务器）：该选项代表只运行MySQL服务的服务器。假定运行没有运行其它应用程序。MySQL服务器配置成使用所有可用系统资源。

大家根据自己的类型选择了，一般选"Server Machine"，不会太少，也不会占满。我们选择"Server Machine"，按"Next"按钮继续。

 

图1.1-12 服务器类型

　　第十二步：选择数据库用途，通过Database Usage（数据库使用）对话框，你可以指出创建MySQL表时使用的表处理器。通过该选项，你可以选择是否使用InnoDB储存引擎，以及InnoDB占用多大比例的服务器资源。"Multifunctional Database（通用多功能型，好）"、"Transactional Database Only（服务器类型，专注于事务处理，一般）"、"Non-Transactional Database Only（非事务处理型，较简单，主要做一些监控、记数用，对MyISAM 数据类型的支持仅限于non-transactional）"，随自己的用途而选择了，一般选择第一种多功能的。我们选择"Multifunctional Database"，按"Next"按钮继续。

图1.1-13 数据库用途

　　第十三步：对InnoDB Tablespace 进行配置，就是为InnoDB 数据库文件选择一个存储空间，如果修改了，要记住位置，重装的时候要选择一样的地方，否则可能会造成数据库损坏，当然，对数据库做个备份就没问题了，这里不详述。这里没有修改，使用用默认位置，按"Next"按钮继续。

图1.1-14 配置InnoDB表空间

　　第十四步：选择MySQL允许的最大连接数，限制所创建的与MySQL服务器之间的并行连接数量很重要，以便防止服务器耗尽资源。在Concurrent Connections（并行连接）对话框中，可以选择服务器的使用方法，并根据情况限制并行连接的数量。还可以手动设置并行连接的限制。第一种是最大20个连接并发数，第二种是最大500个并发连接数，最后一种是自定义。我们选择"Online Transaction PRocessing(OLTP)"，按"Next"按钮继续。

图1.1-15 最大连接数

　　第十五步：进行网络配置，在Networking Options（网络选项）对话框中可以启用或禁用TCP/IP网络，并配置用来连接MySQL服务器的端口号。默认情况启用TCP/IP网络。要想禁用TCP/IP网络，取消选择Enable TCP/IP Networking选项旁边的检查框。默认使用3306端口。要想更访问MySQL使用的端口，从下拉框选择一个新端口号或直接向下拉框输入新的端口号。如果你选择的端口号已经被占用，将提示确认选择的端口号。我们保持默认选项，按"Next"按钮继续。

图1.1-16 网络配置

　　第十六步：对数据库语言编码进行设置，非常重要，因为Hadoop里默认编码为UTF-8，所以为了避免出现乱码，我们这里选择"UTF-8"作为MySQL数据库的语言编码。

图1.1-17 数据库编码

　　第十七步：是否要把MySQL设置成Windows的服务，一般选择设成服务，这样以后就可以通过服务中启动和关闭mysql数据库了。推荐：下面的复选框也勾选上，这样，在cmd模式下，不必非到mysql的bin目录下执行命令。我们全部打上了勾，Service Name 不变。按"Next"按钮继续。

图1.1-18 服务选项

　　第十八步：设置MySQL的超级用户密码，这个超级用户非常重要，对MySQL拥有全部的权限，请设置好并牢记超级用户的密码，下面有个复选框是选择是否允许远程机器用root用户连接到你的MySQL服务器上面，如果有这个需求，也请勾选。我们这里的root用户密码设置为"hadoop"，并勾上"允许远程连接"复选框，按"Next"按钮继续。

图1.1-19 安全选项

　　备注：

• "Enable root access from remote machines（是否允许root 用户在其它的机器上登陆，如果要安全，就不要勾上，如果要方便，就勾上它）"。
• "Create An Anonymous Account（新建一个匿名用户，匿名用户可以连接数据库，不能操作数据，包括查询）"，一般就不用勾了。

　　第十九步：确认设置无误，如果有误，按"Back"返回检查。如果没有，按"Execute"使设置生效。

图1.1-20 确认配置

　　第二十步：设置完毕，按"Finish"按钮结束MySQL的安装与配置。

图1.1-21 配置完成

　　备注：这里有一个比较常见的错误，就是不能"Start service"，一般出现在以前有安装MySQL的服务器上，解决的办法，先保证以前安装的MySQL 服务器彻底卸载掉了；不行的话，检查是否按上面一步所说，之前的密码是否有修改，照上面的操作；如果依然不行，将MySQL 安装目录下的data 文件夹备份，然后删除，在安装完成后，将安装生成的 data 文件夹删除，备份的data 文件夹移回来，再重启MySQL 服务就可以了，这种情况下，可能需要将数据库检查一下，然后修复一次，防止数据出错。

　　4）验证成功

　　第一种：打开任务管理器 看到MySQL服务是否已经启动。

图1.1-22 任务管理器

　　第二种："开始à启动cmdà开打cmd模式"，输入"mysql –u root –p"连接数据库。

图1.1-23 连接数据库

1.2 Linux平台

　　1）准备软件

　　MySQL数据库：MySQL-server-5.5.21-1.linux2.6.i386.rpm

　　MySQL客户端：MySQL-client-5.5.21-1.linux2.6.i386.rpm

　　2）安装环境：

　　操作系统：CentOS6.0 Linux

　　3）检查安装

　　在安装MySQL之前，先检查CentOS系统中是否已经安装了一个MySQL，如果已经安装先卸载，不然会导致安装新的MySQL失败。

　　用下面命令查看系统之前是否已安装MySQL。

rpm -qa | grep mysql

　　查看结果如下：

　　

　　从上图得知，CentOS6.0系统自带了一个MySQL，我们需要删除这个老版本，用root用户执行下面语句。

rpm -e --nodeps mysql-libs-5.1.47-4.el6.i686

　　

　　上图中，我们先切换到"root"用户下，然后执行删除语句，删除之后，我们再次查看，发现已经成功删除了CentOS6.0自带的旧MySQL版本。

　　在删除MySQL的rpm后，还要进行一些扫尾操作，网上有两种操作。（备注：我在这里两种都没有用到，发现系统中并没有其他残余的MySQL信息。）

　　第一种善后处理：使用下面命令进行处理。

rm -rf /var/lib/mysql*

rm -rf /usr/share/mysql*

　　另一种善后处理：卸载后/var/lib/mysql中的/etc/my.cnf会重命名为my.cnf.rpmsave，/var/log/mysqld.log 会重命名为/var/log/mysqld.log.rpmsave，如果确定没用后就手工删除。

　　4）开始安装

　　第一步：上传所需软件。通过"FlashFXP"软件使用"vsftpd"上传用到的两个软件到"/home/hadoop"目录下。

　　第二步：安装MySQL服务端。用"root"用户运行如下命令进行安装：（备注：以下步骤都是用"root"用户执行。）

rpm -ivh MySQL-server-5.5.21-1.linux2.6.i386.rpm

　　通过SecureCRT查看如下：

　　

　　

　　如出现如上信息，服务端安装完毕。

　　第三步：检测MySQL 3306端口是否安打开。测试是否成功可运行netstat看MySQL端口是否打开，如打开表示服务已经启动，安装成功。MySQL默认的端口是3306。

netstat -nat

　　

　　从上图中发现并没有与"3306"有关的信息，说明"MySQL服务器"没有启动。通过下面命令启动MySQL。

service mysql start

　　

　　从上图中已经发现我们的MySQL服务器已经起来了。

　　第四步：安装MySQL客户端。用下面命令进行安装：

rpm -ivh MySQL-client-5.5.21-1.linux2.6.i386.rpm

　　执行命令显示如下：

　　

　　从上图中显示MySQL客户端已经安装完毕。

　　第五步：MySQL的几个重要目录。MySQL安装完成后不像SQL Server默认安装在一个目录，它的数据库文件、配置文件和命令文件分别在不同的目录，了解这些目录非常重要，尤其对于Linux的初学者，因为 Linux本身的目录结构就比较复杂，如果搞不清楚MySQL的安装目录那就无从谈起深入学习。

　　下面就介绍一下这几个目录。

a、数据库目录

/var/lib/mysql/

b、配置文件

/usr/share/mysql（mysql.server命令及配置文件）

c、相关命令

/usr/bin(mysqladmin mysqldump等命令)

d、启动脚本

/etc/rc.d/init.d/（启动脚本文件mysql的目录）

如：/etc/rc.d/init.d/mysql start/restart/stop/status

　　下面就分别展示上面的几个目录内容：

• 数据库目录

　　

• 配置文件

　　

• 相关命令

　　

• 启动脚本

　　

　　第六步：更改MySQL目录。由于MySQL数据库目录占用磁盘比较大，而MySQL默认的数据文件存储目录为/"var/lib/mysql"，所以我们要把目录移到"/"根目录下的"mysql_data"目录中。

　　需要以下几个步骤：

• "/"根目录下建立"mysql_data"目录

cd /

mkdir mysql_data

　　

• 把MySQL服务进程停掉

　　可以用两种方法：

service mysql stop

　　或者

mysqladmin -u root -p shutdown

　　

　　从上图中我们得知"MySQL服务进程"已经停掉。

　　备注：MySQL默认用户名为"root"，此处的"root"与Linux的最高权限用户"root"不是一会儿，而且默认的用户"root"的密码为空，所以上图中让输入密码，直接点击回车即可。

    

• 把"/var/lib/mysql"整个目录移到"/mysql_data"

mv /var/lib/mysql /mysql_data

　　

　　这样就把MySQL的数据文件移动到了"/mysql_data/mysql"下。

• 找到my.cnf配置文件

　　如果"/etc/"目录下没有my.cnf配置文件，请到"/usr/share/mysql/"下找到*.cnf文件，拷贝其中一个合适的配置文件到"/etc/"并改名为"my.cnf"中。命令如下：

cp /usr/share/mysql/my-medium.cnf　 /etc/my.cnf

　　

　　上图中，下查看"/etc/"下面是否有"my.cnf"文件，发现没有，然后通过上面的命令进行拷贝，拷贝完之后，进行查看，发现拷贝成功。

　　备注："/usr/share/mysql/"下有好几个结尾为cnf的文件，它们的作用分别是。

　　

a、my-small.cnf：是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。

b、my-medium.cnf：是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见，如果有那么多RAM内存可以使用，自然可以在同一台机器上运行其它服务。

c、my-large.cnf：是为专用于一个SQL数据库的计算机而设计的。由于它可以为该数据库使用多达512MB的内存，所以在这种类型的系统上将需要至少1GB的RAM,以便它能够同时处理操作系统与数据库应用程序。

d、my-huge.cnf：是为企业中的数据库而设计的。这样的数据库要求专用服务器和1GB或1GB以上的RAM。

这些选择高度依赖于内存的数量、计算机的运算速度、数据库的细节大小、访问数据库的用户数量以及在数据库中装入并访问数据的用户数量。随着数据库和用户的不断增加，数据库的性能可能会发生变化。

　　备注：这里我们根据实际情况，选择了"my-medium.cnf"进行配置。

• 编辑MySQL的配置文件"/etc/my.cnf"

　　为保证MySQL能够正常工作，需要指明"mysql.sock"文件的产生位置，以及默认编码修改为UTF-8。用下面命令：

vim /etc /my.cnf

　　

　　需要修改和添加的内容如下：

    【client】

socket = /mysql_data/mysql/mysql.sock

default-character-set=utf8

    【mysqld】

socket = /mysql_data/mysql/mysql.sock

datadir         =/mysql_data/mysql

character-set-server=utf8

lower_case_table_names=1（注意linux下mysql安装完后是默认：区分表名的大小写，不区分列名的大小写；lower_case_table_names = 0 0：区分大小写，1：不区分大小写）

　　备注：【client】和【mysqld】设置的编码时前地名称不一样。

　　

• 修改MySQL启动脚本"/etc/rc.d/init.d/mysql"

　　最后，需要修改MySQL启动脚本/etc/rc.d/init.d/mysql，修改datadir=/mysql_data/mysql。

vim /etc/rc.d/init.d/mysql

　　

　　

• 重新启动MySQL服务

service mysql start

　　

　　正准备高兴时，发现MySQL启动不了了，网上搜了一下午，各种都没有解决。后来在一篇文章才得知又是"SELinux"惹得祸。解决办法如下：

　　打开/etc/selinux/config，把SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled后存盘退出重启机器试试，必须要重启，很关键。

　　

　　机器重启之后，在把"mysql服务"启动。

　　

　　第七步：修改登录密码。

　　MySQL默认没有密码，安装完毕增加密码的重要性是不言而喻的。

• 修改前，直接登录

　　

　　在没有添加密码前，直接输入"mysql"就能登录到MySQL数据库里。

• 修改登录密码

　　用到的命令如下：

mysqladmin -u root password 'new-password'

格式：mysqladmin -u用户名 -p旧密码 password 新密码

　　我们这里设置MySQL数据库"root"用户的密码为"hadoop"。执行的命令如下：

mysqladmin –u root password hadoop

　　

• 测试是否修改成功

　　（1）不用密码登录

　　

　　此时显示错误，说明密码已经修改。

　　（2）用修改后的密码登录

　　

　　从上图中得知，我们已经成功修改了密码，并且用新的密码登录了MySQL服务器。

　　第八步：配置防火墙

　　第一种：修改防火墙配置文件"/etc/sysconfig/iptables"，添加如下内容：

-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --sport 3306 -j ACCEPT

-A OUTPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 3306 -j ACCEPT

　　然后执行下面命令，使防火墙立即生效。

service iptables restart

　　第二种：关闭防火墙

　　通过下面两个命令使防火墙关闭，并且永远不起作用。

service iptables stop

chkconfig iptables off

　　我们在这里为了方便，采用第二种方法，执行效果如下。

　　

    第九步：验证MySQL数据库编码是否为UTF-8。

　　连接上数据库之后，输入命令："SHOW VARIABLES LIKE '%char%';"即可查看到现在你的数据库所使用的字符集了。

　　

　　第十步：删除空用户，增强安全。

　　目前为止我们都是以"root"的身份进行的，但是当我们切换至普通用户登录MySQL时，直接输入"mysql"就进去了，我们刚才不是设置密码了吗？怎么就失效了呢？说明有空用户存在。先用命令"exit"退出，在按照下面命令进行修正。

　　

     解决步骤如下：

• 以MySQL用户"root"用密码形式登录。

mysql -u root -p

• 删除空用户，强烈建议。

mysql>delete from mysql.user where user='';

• 刷新权限表，以便可以使更改立即生效。

mysql>flush privileges;

• 输入"exit"，退出MySQL。

mysql>exit

• 再重新以"mysql"登录测试

mysql

     发现以"mysql"登录已经失效，必须以"mysql –u root -p"才能登录。

     下面是执行效果截图：

　　

2、MapReduce与MySQL交互

　　MapReduce技术推出后，曾遭到关系数据库研究者的挑剔和批评，认为MapReduce不具备有类似于关系数据库中的结构化数据存储和处理能力。为此，Google和MapReduce社区进行了很多努力。一方面，他们设计了类似于关系数据中结构化数据表的技术（Google的BigTable，Hadoop的HBase）提供一些粗粒度的结构化数据存储和处理能力；另一方面，为了增强与关系数据库的集成能力，Hadoop MapReduce提供了相应的访问关系数据库库的编程接口。

　　MapReduce与MySQL交互的整体架构如下图所示。

图2-1整个环境的架构

　　具体到MapReduce框架读/写数据库，有2个主要的程序分别是 DBInputFormat和DBOutputFormat，DBInputFormat 对应的是SQL语句select，而DBOutputFormat 对应的是 Inster/update，使用DBInputFormat和DBOutputForma时候需要实现InputFormat这个抽象类，这个抽象类含有getSplits()和createRecordReader()抽象方法，在DBInputFormat类中由 protected String getCountQuery() 方法传入结果集的个数，getSplits()方法再确定输入的切分原则，利用SQL中的 LIMIT 和 OFFSET 进行切分获得数据集的范围 ，请参考DBInputFormat源码中public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int chunks) throws IOException的方法，在DBInputFormat源码中createRecordReader()则可以按一定格式读取相应数据。

      1）建立关系数据库连接

• DBConfiguration：提供数据库配置和创建连接的接口。

      DBConfiguration类中提供了一个静态方法创建数据库连接：

public static void configureDB(Job job,String driverClass,String dbUrl,String userName,String Password)

      其中，job为当前准备执行的作业，driverClasss为数据库厂商提供的访问其数据库的驱动程序，dbUrl为运行数据库的主机的地址，userName和password分别为数据库提供访问地用户名和相应的访问密码。

      2）相应的从关系数据库查询和读取数据的接口

• DBInputFormat：提供从数据库读取数据的格式。
• DBRecordReader：提供读取数据记录的接口。

　　3）相应的向关系数据库直接输出结果的编程接口

• DBOutputFormat：提供向数据库输出数据的格式。
• DBRecordWrite：提供数据库写入数据记录的接口。

　　数据库连接完成后，即可完成从MapReduce程序向关系数据库写入数据的操作。为了告知数据库将写入哪个表中的哪些字段，DBOutputFormat中提供了一个静态方法来指定需要写入的数据表和字段：

public static void setOutput(Job job,String tableName,String ... fieldName)

      其中，tableName指定即将写入的数据表，后续参数将指定哪些字段数据将写入该表。

2.1 从数据库中输入数据

      虽然Hadoop允许从数据库中直接读取数据记录作为MapReduce的输入，但处理效率较低，而且大量频繁地从MapReduce程序中查询和读取关系数据库可能会大大增加数据库的访问负载，因此DBInputFormat仅适合读取小量数据记录的计算和应用，不适合数据仓库联机数据分析大量数据的读取处理。

      读取大量数据记录一个更好的解决办法是：用数据库中的Dump工具将大量待分析数据输出为文本数据文件，并上载到HDFS中进行处理。

      1）首先创建要读入的数据

• Windows环境

　　首先创建数据库"school"，使用下面命令进行：

 

create database school;

 

      然后通过以下几句话，把我们事先准备好的sql语句（student.sql事先放到了D盘目录）导入到刚创建的"school"数据库中。用到的命令如下：

use school;

source d:\student.sql

      "student.sql"中的内容如下所示：

DROP TABLE IF EXISTS `school`.`student`;

CREATE TABLE `school`.`student` (

`id` int(11) NOT NULL default '0',

`name` varchar(20) default NULL,

`sex` varchar(10) default NULL,

`age` int(10) default NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `student` VALUES ('201201', '张三', '男', '21');

INSERT INTO `student` VALUES ('201202', '李四', '男', '22');

INSERT INTO `student` VALUES ('201203', '王五', '女', '20');

INSERT INTO `student` VALUES ('201204', '赵六', '男', '21');

INSERT INTO `student` VALUES ('201205', '小红', '女', '19');

INSERT INTO `student` VALUES ('201206', '小明', '男', '22');

      执行结果如下所示：

      查询刚才创建的数据库表"student"的内容。

      结果发现显示是乱码，记得我当时是设置的UTF-8，怎么就出现乱码了呢？其实我们使用的操作系统的系统为中文，且它的默认编码是gbk，而MySQL的编码有两种，它们分别是：

　　【client】：客户端的字符集。客户端默认字符集。当客户端向服务器发送请求时，请求以该字符集进行编码。

　　【mysqld】：服务器字符集，默认情况下所采用的。

      找到安装MySQL目录，比如我们的安装目录为：

E:\HadoopWorkPlat\MySQL Server 5.5

      从中找到"my.ini"配置文件，最终发现my.ini里的2个character_set把client改成gbk，把server改成utf8就可以了。

    【client】端：

[client]

port=3306

[mysql]

default-character-set=gbk

    【mysqld】端：

[mysqld]

# The default character set that will be used when a new schema or table is

# created and no character set is defined

character-set-server=utf8

      按照上面修改完之后，重启MySQL服务。

      此时在Windows下面的数据库表已经准备完成了。

• Linux环境

　　首先通过"FlashFXP"把我们刚才的"student.sql"上传到"/home/hadoop"目录下面，然后按照上面的语句创建"school"数据库。

　　

      查看我们上传的"student.sql"内容：

　　

      创建"school"数据库，并导入"student.sql"语句。

　　

      显示数据库"school"中的表"student"信息。

　　

     显示表"student"中的内容。

　　

      到此为止在"Windows"和"Linux"两种环境下面都创建了表"student"表，并初始化了值。下面就开始通过MapReduce读取MySQL库中表"student"的信息。

      2）使MySQL能远程连接

      MySQL默认是允许别的机器进行远程访问地，为了使Hadoop集群能访问MySQL数据库，所以进行下面操作。

• 用MySQL用户"root"登录。

mysql -u root -p

• 使用下面语句进行授权，赋予任何主机访问数据的权限。

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'hadoop' WITH GRANT OPTION;

• 刷新，使之立即生效。

FLUSH PRIVILEGES;

      执行结果如下图。

      Windows下面：

　　

      Linux下面：

　　

      到目前为止，如果连接Win7上面的MySQL数据库还不行，大家还应该记得前面在Linux下面关掉了防火墙，但是我们在Win7下对防火墙并没有做任何处理，如果不对防火墙做处理，即使执行了上面的远程授权，仍然不能连接。下面是设置Win7上面的防火墙，使远程机器能通过3306端口访问MySQL数据库。

      解决方案：只要在'入站规则'上建立一个3306端口即可。

　　执行顺序：控制面板à管理工具à高级安全的Windows防火墙à入站规则

　　然后新建规则à选择'端口'à在'特定本地端口'上输入一个'3306' à选择'允许连接'=>选择'域'、'专用'、'公用'=>给个名称，如：MySqlInput

      3）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。

DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf);

      我们用的JDBC的jar如下所示：

mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar

      通过Eclipse下面的DFS Locations进行创建"/lib"文件夹，并上传JDBC的jar包。执行结果如下：

　　

      备注：我们这里采用了第二种方式。

      4）源程序代码如下所示

package com.hebut.mr;

import java.io.IOException;

import java.io.DataInput;

import java.io.DataOutput;

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;

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.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.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;

import org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer;

import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable;

import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBConfiguration;

public class ReadDB {

    public static class Map extends MapReduceBase implements

            Mapper<LongWritable, StudentRecord, LongWritable, Text> {

        // 实现map函数

        public void map(LongWritable key, StudentRecord value,

        OutputCollector<LongWritable, Text> collector, Reporter reporter)

                throws IOException {

            collector.collect(new LongWritable(value.id),

                    new Text(value.toString()));

        }

    }

    public static class StudentRecord implements Writable, DBWritable {

        public int id;

        public String name;

        public String sex;

        public int 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 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(ResultSet result) throws SQLException {

            this.id = result.getInt(1);

            this.name = result.getString(2);

            this.sex = result.getString(3);

            this.age = result.getInt(4);

        }

        @Override

        public void write(PreparedStatement stmt) throws SQLException {

            stmt.setInt(1, this.id);

            stmt.setString(2, this.name);

            stmt.setString(3, this.sex);

            stmt.setInt(4, this.age);

        }

        @Override

        public String toString() {

            return new String("学号：" + this.id + "_姓名：" + this.name

                    + "_性别："+ this.sex + "_年龄：" + this.age);

        }

    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        JobConf conf = new JobConf(ReadDB.class);

        // 这句话很关键

        conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");

        // 非常重要，值得关注

        DistributedCache.addFileToClassPath(new Path(

         "/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf);

        // 设置输入类型

        conf.setInputFormat(DBInputFormat.class);

        // 设置输出类型

        conf.setOutputKeyClass(LongWritable.class);

        conf.setOutputValueClass(Text.class);

        // 设置Map和Reduce类

        conf.setMapperClass(Map.class);

        conf.setReducerClass(IdentityReducer.class);

        // 设置输出目录

        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("rdb_out"));

        // 建立数据库连接

        DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver",

            "jdbc:mysql://192.168.1.24:3306/school", "root", "hadoop");

        // 读取"student"表中的数据

        String[] fields = { "id", "name", "sex", "age" };

        DBInputFormat.setInput(conf, StudentRecord.class, "student", null,"id", fields);

        JobClient.runJob(conf);

    }

}

      备注：由于Hadoop1.0.0新的API对关系型数据库暂不支持，只能用旧的API进行，所以下面的"向数据库中输出数据"也是如此。

      5）运行结果如下所示

      经过上面的设置后，已经通过连接Win7和Linux上的MySQL数据库，执行结果都一样。唯独变得就是代码中"DBConfiguration.configureDB"中MySQL数据库所在机器的IP地址。

2.2 向数据库中输出数据

      基于数据仓库的数据分析和挖掘输出结果的数据量一般不会太大，因而可能适合于直接向数据库写入。我们这里尝试与"WordCount"程序相结合，把单词统计的结果存入到关系型数据库中。

      1）创建写入的数据库表

      我们还使用刚才创建的数据库"school"，只是在里添加一个新的表"wordcount"，还是使用下面语句执行：

use school;

source sql脚本全路径

      下面是要创建的"wordcount"表的sql脚本。

DROP TABLE IF EXISTS `school`.`wordcount`;

CREATE TABLE `school`.`wordcount` (

`id` int(11) NOT NULL auto_increment,

`word` varchar(20) default NULL,

`number` int(11) default NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

      执行效果如下所示：

• Windows环境

• Linux环境

      2）程序源代码如下所示

package com.hebut.mr;

import java.io.IOException;

import java.io.DataInput;

import java.io.DataOutput;

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.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.DBOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBWritable;

import org.apache.hadoop.mapred.lib.db.DBConfiguration;

public class WriteDB {

    // Map处理过程

    public static 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);

            }

        }

    }

    // Combine处理过程

    public static 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));

        }

    }

    // Reduce处理过程

    public static class Reduce extends MapReduceBase implements

            Reducer<Text, IntWritable, WordRecord, Text> {

        @Override

        public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,

            OutputCollector<WordRecord, Text> collector, 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;

            collector.collect(wordcount, new Text());

        }

    }

    public static class WordRecord implements Writable, DBWritable {

        public String word;

        public int number;

        @Override

        public void readFields(DataInput in) throws IOException {

            this.word = Text.readString(in);

            this.number = in.readInt();

        }

        @Override

        public void write(DataOutput out) throws IOException {

            Text.writeString(out, this.word);

            out.writeInt(this.number);

        }

        @Override

        public void readFields(ResultSet result) throws SQLException {

            this.word = result.getString(1);

            this.number = result.getInt(2);

        }

        @Override

        public void write(PreparedStatement stmt) throws SQLException {

            stmt.setString(1, this.word);

            stmt.setInt(2, this.number);

        }

    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        JobConf conf = new JobConf(WriteDB.class);

        // 这句话很关键

        conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");

        DistributedCache.addFileToClassPath(new Path(

                "/lib/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar"), conf);

        // 设置输入输出类型

        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);

        conf.setOutputFormat(DBOutputFormat.class);

        // 不加这两句，通不过，但是网上给的例子没有这两句。

        conf.setOutputKeyClass(Text.class);

        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置Map和Reduce类

        conf.setMapperClass(Map.class);

        conf.setCombinerClass(Combine.class);

        conf.setReducerClass(Reduce.class);

        // 设置输如目录

        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path("wdb_in"));

        // 建立数据库连接

        DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver",

            "jdbc:mysql://192.168.1.24:3306/school", "root", "hadoop");

        // 写入"wordcount"表中的数据

        String[] fields = { "word", "number" };

        DBOutputFormat.setOutput(conf, "wordcount", fields);

        JobClient.runJob(conf);

    }

}

      3）运行结果如下所示

• Windows环境

　　测试数据：

（1）file1.txt

hello word

hello hadoop

    （2）file2.txt

虾皮 hadoop

虾皮 word

软件 软件

      运行结果：

      我们发现上图中出现了"?"，后来查找原来是因为我的测试数据时在Windows用记事本写的然后保存为"UTF-8"，在保存时为了区分编码，自动在前面加了一个"BOM"，但是不会显示任何结果。然而我们的代码把它识别为"?"进行处理。这就出现了上面的结果，如果我们在每个要处理的文件前面的第一行加一个空格，结果就成如下显示：

      接着又做了一个测试，在Linux上面用下面命令创建了一个文件，并写上中文内容。结果显示并没有出现"?"，而且网上说不同的记事本软件（EmEditor、UE）保存为"UTF-8"就没有这个问题。经过修改之后的Map类，就能够正常识别了。

    // Map处理过程

    public static 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();

           

            //处理记事本UTF-8的BOM问题

            if (line.getBytes().length > 0) {

                if ((int) line.charAt(0) == 65279) {

                    line = line.substring(1);

                }

            }

           

            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);

            while (tokenizer.hasMoreTokens()) {

                word.set(tokenizer.nextToken());

                output.collect(word, one);

            }

        }

    }

      处理之后的结果：

      从上图中得知，我们的问题已经解决了，因此，在编辑、更改任何文本文件时，请务必使用不会乱加BOM的编辑器。Linux下的编辑器应该都没有这个问题。Windows下，请勿使用记事本等编辑器。推荐的编辑器是： Editplus 2.12版本以上； EmEditor； UltraEdit（需要取消'添加BOM'的相关选项）； Dreamweaver（需要取消'添加BOM'的相关选项） 等。

　　对于已经添加了BOM的文件，要取消的话，可以用以上编辑器另存一次。（Editplus需要先另存为gb，再另存为UTF-8。） DW解决办法如下： 用DW打开指定文件，按Ctrl+Jà标题/编码à编码选择"UTF-8"，去掉"包括Unicode签名(BOM)"勾选à保存/另存为，即可。

    国外有一个牛人已经把这个问题解决了，使用"UnicodeInputStream"、"UnicodeReader"。

    地址：http://koti.mbnet.fi/akini/java/unicodereader/

    示例：Java读带有BOM的UTF-8文件乱码原因及解决方法

    代码：http://download.csdn.net/detail/xia520pi/4146123

• Linux环境

　　测试数据：

    （1）file1.txt

MapReduce is simple

    （2）file2.txt

MapReduce is powerful is simple

    （3）file2.txt

Hello MapReduce bye MapReduce

      运行结果：

      到目前为止，MapReduce与关系型数据库交互已经结束，从结果中得知，目前新版的API还不能很好的支持关系型数据库的操作，上面两个例子都是使用的旧版的API。关于更多的MySQL操作，具体参考"Hadoop集群_第10期副刊_常用MySQL数据库命令_V1.0"。

      本期历时五天，终于完成，期间遇到的关键问题如下：

• MySQL的JDBC的jar存放问题。
• Win7对MySQL防火墙的设置。
• Linux中MySQL变更目录不能启动。
• MapReduce处理带BOM的UTF-8问题。
• 设置MySQL可以远程访问。
• MySQL处理中文乱码问题。

　　从这几天对MapReduce的了解，发现其实Hadoop对关系型数据库的处理还不是很强，主要是Hadoop和关系型数据做的事不是同一类型，各有所特长。下面几期我们将对Hadoop里的HBase和Hive进行全面了解。

　　文章下载地址：https://files.cnblogs.com/xia520pi/HadoopCluster_Vol.10.rar