mapreduce导出MSSQL的数据到HDFS
今天想通过一些数据，来测试一下我的《基于信息熵的无字典分词算法》这篇文章的正确性。就写了一下MapReduce程序从MSSQL SERVER2008数据库里取数据分析。程序发布到hadoop机器上运行报SQLEXCEPTION错误
奇怪了，我的SQL语句中没有LIMIT，这LIMIT哪来的。我翻看了DBInputFormat类的源码，
protected RecordReader<LongWritable, T> createDBRecordReader(DBInputSplit split,
Configuration conf) throws IOException {
@SuppressWarnings("unchecked")
Class<T> inputClass = (Class<T>) (dbConf.getInputClass());
try {
// use database product name to determine appropriate record reader.
if (dbProductName.startsWith("ORACLE")) {
// use Oracle-specific db reader.
return new OracleDBRecordReader<T>(split, inputClass,
conf, createConnection(), getDBConf(), conditions, fieldNames,
tableName);
} else if (dbProductName.startsWith("MYSQL")) {
// use MySQL-specific db reader.
return new MySQLDBRecordReader<T>(split, inputClass,
conf, createConnection(), getDBConf(), conditions, fieldNames,
tableName);
} else {
// Generic reader.
return new DBRecordReader<T>(split, inputClass,
conf, createConnection(), getDBConf(), conditions, fieldNames,
tableName);
}
} catch (SQLException ex) {
throw new IOException(ex.getMessage());
}
}
DBRecordReader的源码
protected String getSelectQuery() {
StringBuilder query = new StringBuilder();
// Default codepath for MySQL, HSQLDB, etc. Relies on LIMIT/OFFSET for splits.
if(dbConf.getInputQuery() == null) {
query.append("SELECT ");
for (int i = 0; i < fieldNames.length; i++) {
query.append(fieldNames[i]);
if (i != fieldNames.length -1) {
query.append(", ");
}
}
query.append(" FROM ").append(tableName);
query.append(" AS ").append(tableName); //in hsqldb this is necessary
if (conditions != null && conditions.length() > 0) {
query.append(" WHERE (").append(conditions).append(")");
}
String orderBy = dbConf.getInputOrderBy();
if (orderBy != null && orderBy.length() > 0) {
query.append(" ORDER BY ").append(orderBy);
}
} else {
//PREBUILT QUERY
query.append(dbConf.getInputQuery());
}
try {
query.append(" LIMIT ").append(split.getLength()); //问题所在
query.append(" OFFSET ").append(split.getStart());
} catch (IOException ex) {
// Ignore, will not throw.
}
return query.toString();
}
终于找到原因了。
原来，hadoop只实现了Mysql的DBRecordReader（MySQLDBRecordReader）和ORACLE的DBRecordReader（OracleDBRecordReader）。
原因找到了，我参考着OracleDBRecordReader实现了MSSQL SERVER的DBRecordReader代码如下：
MSSQLDBInputFormat的代码：
/**
*
*/
package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db; import java.io.IOException;
import java.sql.SQLException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader; /**
* @author summer
* MICROSOFT SQL SERVER
*/
public class MSSQLDBInputFormat<T extends DBWritable> extends DBInputFormat<T> { public static void setInput(Job job,
Class<? extends DBWritable> inputClass,
String inputQuery, String inputCountQuery,String rowId) {
job.setInputFormatClass(MSSQLDBInputFormat.class);
DBConfiguration dbConf = new DBConfiguration(job.getConfiguration());
dbConf.setInputClass(inputClass);
dbConf.setInputQuery(inputQuery);
dbConf.setInputCountQuery(inputCountQuery);
dbConf.setInputFieldNames(new String[]{rowId});
} @Override
protected RecordReader<LongWritable, T> createDBRecordReader(
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBInputFormat.DBInputSplit split,
Configuration conf) throws IOException { @SuppressWarnings("unchecked")
Class<T> inputClass = (Class<T>) (dbConf.getInputClass());
try { return new MSSQLDBRecordReader<T>(split, inputClass,
conf, createConnection(), getDBConf(), conditions, fieldNames,
tableName); } catch (SQLException ex) {
throw new IOException(ex.getMessage());
} } }
MSSQLDBRecordReader的代码：
/**
*
*/
package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db; import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; /**
* @author summer
*
*/
public class MSSQLDBRecordReader <T extends DBWritable> extends DBRecordReader<T>{ public MSSQLDBRecordReader(DBInputFormat.DBInputSplit split,
Class<T> inputClass, Configuration conf, Connection conn, DBConfiguration dbConfig,
String cond, String [] fields, String table) throws SQLException {
super(split, inputClass, conf, conn, dbConfig, cond, fields, table); } @Override
protected String getSelectQuery() {
StringBuilder query = new StringBuilder();
DBConfiguration dbConf = getDBConf();
String conditions = getConditions();
String tableName = getTableName();
String [] fieldNames = getFieldNames(); // Oracle-specific codepath to use rownum instead of LIMIT/OFFSET.
if(dbConf.getInputQuery() == null) {
query.append("SELECT "); for (int i = 0; i < fieldNames.length; i++) {
query.append(fieldNames[i]);
if (i != fieldNames.length -1) {
query.append(", ");
}
} query.append(" FROM ").append(tableName);
if (conditions != null && conditions.length() > 0)
query.append(" WHERE ").append(conditions);
String orderBy = dbConf.getInputOrderBy();
if (orderBy != null && orderBy.length() > 0) {
query.append(" ORDER BY ").append(orderBy);
}
} else {
//PREBUILT QUERY
query.append(dbConf.getInputQuery());
} try {
DBInputFormat.DBInputSplit split = getSplit();
if (split.getLength() > 0){
String querystring = query.toString();
String id = fieldNames[0];
query = new StringBuilder();
query.append("SELECT TOP "+split.getLength()+"* FROM ( ");
query.append(querystring);
query.append(" ) a WHERE " + id +" NOT IN (SELECT TOP ").append(split.getEnd());
query.append(" "+id +" FROM (");
query.append(querystring);
query.append(" ) b");
query.append(" )");
System.out.println("----------------------MICROSOFT SQL SERVER QUERY STRING---------------------------");
System.out.println(query.toString());
System.out.println("----------------------MICROSOFT SQL SERVER QUERY STRING---------------------------");
}
} catch (IOException ex) {
// ignore, will not throw.
} return query.toString();
} }
mapreduce的代码
/**
*
*/
package com.nltk.sns.mapreduce; import java.io.IOException;
import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.MRJobConfig;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBConfiguration;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.MSSQLDBInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import com.nltk.utils.ETLUtils; /**
* @author summer
*
*/
public class LawDataEtl { public static class CaseETLMapper extends
Mapper<LongWritable, LawCaseRecord, LongWritable, Text>{ static final int step = 6; LongWritable key = new LongWritable(1);
Text value = new Text(); @Override
protected void map(
LongWritable key,
LawCaseRecord lawCaseRecord,
Mapper<LongWritable, LawCaseRecord, LongWritable, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException { System.out.println("-----------------------------"+lawCaseRecord+"------------------------------"); key.set(lawCaseRecord.id);
String source = ETLUtils.format(lawCaseRecord.source);
List<LawCaseWord> words = ETLUtils.split(lawCaseRecord.id,source, step);
for(LawCaseWord w:words){
value.set(w.toString());
context.write(key, value);
}
}
} static final String driverClass = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver";
static final String dbUrl = "jdbc:sqlserver://192.168.0.1:1433;DatabaseName=XXX";
static final String uid = "XXX";
static final String pwd = "XXX";
static final String inputQuery = "select id,source from tablename where id<1000";
static final String inputCountQuery = "select count(1) from LawDB.dbo.case_source where id<1000";
static final String jarClassPath = "/user/lib/sqljdbc4.jar";
static final String outputPath = "hdfs://ubuntu:9000/user/test";
static final String rowId = "id"; public static Job configureJob(Configuration conf) throws Exception{ String jobName = "etlcase";
Job job = Job.getInstance(conf, jobName); job.addFileToClassPath(new Path(jarClassPath));
MSSQLDBInputFormat.setInput(job, LawCaseRecord.class, inputQuery, inputCountQuery,rowId);
job.setJarByClass(LawDataEtl.class); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath)); job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setMapperClass(CaseETLMapper.class); return job;
} public static void main(String[] args) throws Exception{ Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
fs.delete(new Path(outputPath), true); DBConfiguration.configureDB(conf, driverClass, dbUrl, uid, pwd);
conf.set(MRJobConfig.NUM_MAPS, String.valueOf(10));
Job job = configureJob(conf);
System.out.println("------------------------------------------------");
System.out.println(conf.get(DBConfiguration.DRIVER_CLASS_PROPERTY));
System.out.println(conf.get(DBConfiguration.URL_PROPERTY));
System.out.println(conf.get(DBConfiguration.USERNAME_PROPERTY));
System.out.println(conf.get(DBConfiguration.PASSWORD_PROPERTY));
System.out.println("------------------------------------------------");
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); }
}
辅助类的代码：
/**
*
*/
package com.nltk.sns; import java.util.ArrayList;
import java.util.List; import org.apache.commons.lang.StringUtils; /**
* @author summer
*
*/
public class ETLUtils { public final static String NULL_CHAR = "";
public final static String PUNCTUATION_REGEX = "[(\\pP)&&[^\\|\\｛\\｝\\＃]]+";
public final static String WHITESPACE_REGEX = "[\\p{Space}]+"; public static String format(String s){ return s.replaceAll(PUNCTUATION_REGEX, NULL_CHAR).replaceAll(WHITESPACE_REGEX, NULL_CHAR);
} public static List<String> split(String s,int stepN){ List<String> splits = new ArrayList<String>();
if(StringUtils.isEmpty(s) || stepN<1)
return splits;
int len = s.length();
if(len<=stepN)
splits.add(s);
else{
for(int j=1;j<=stepN;j++)
for(int i=0;i<=len-j;i++){
String key = StringUtils.mid(s, i,j);
if(StringUtils.isEmpty(key))
continue;
splits.add(key);
}
}
return splits; } public static void main(String[] args){ String s="谢婷婷等与姜波等";
int stepN = 2;
List<String> splits = split(s,stepN);
System.out.println(splits);
}
}
运行成功了
代码初略的实现，主要是为了满足我的需求，大家可以根据自己的需要进行修改。
实际上DBRecordReader作者实现的并不好，我们来看DBRecordReader、MySQLDBRecordReader和OracleDBRecordReader源码，DBRecordReader和MySQLDBRecordReader耦合度太高。一般而言，就是对于没有具体实现的数据库DBRecordReader也应该做到运行不报异常，无非就是采用单一的SPLIT和单一的MAP。
mapreduce导出MSSQL的数据到HDFS的更多相关文章
- 使用C#导出MSSQL表数据Insert语句,支持所有MSSQL列属性
在正文开始之前,我们先看一下MSSQL的两张系统表sys.objects . syscolumnsMSDN中 sys.objects表的定义:在数据库中创建的每个用户定义的架构作用域内的对象在该表中均 ...
- MapReduce(十六): 写数据到HDFS的源代码分析
1) LineRecordWriter负责把Key,Value的形式把数据写入到DFSOutputStream watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZ ...
- 使用MapReduce将mysql数据导入HDFS
package com.zhen.mysqlToHDFS; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IO ...
- 1.6-1.10 使用Sqoop导入数据到HDFS及一些设置
一.导数据 1.import和export Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出,其中主要使用了import和export这两个工具.这两个工具非常强大, 提供了很多 ...
- BCP导入导出MsSql
BCP导入导出MsSql 1.导出数据 (1).在Sql Server Management Studio中: --导出数据到tset1.txt,并指定本地数据库的用户名和密码 --这里需要指定数据库 ...
- sqoop将oracle数据导入hdfs集群
使用sqoop将oracle数据导入hdfs集群 集群环境: hadoop1.0.0 hbase0.92.1 zookeeper3.4.3 hive0.8.1 sqoop-1.4.1-incubati ...
- 大数据（1）---大数据及HDFS简述
一.大数据简述 在互联技术飞速发展过程中,越来越多的人融入互联网.也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多,可以说是爆炸式的增长,以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了.比如淘宝,每天的活跃用户 ...
- 第3节 sqoop：4、sqoop的数据导入之导入数据到hdfs和导入数据到hive表
注意: (1)\001 是hive当中默认使用的分隔符,这个玩意儿是一个asc 码值,键盘上面打不出来 (2)linux中一行写不下,可以末尾加上 一些空格和 “ \ ”,换行继续写余下的命令: bi ...
- 关于Java导出100万行数据到Excel的优化方案
1>场景 项目中需要从数据库中导出100万行数据,以excel形式下载并且只要一张sheet(打开这么大文件有多慢另说,呵呵). ps:xlsx最大容纳1048576行 ,csv最大容纳1048 ...
随机推荐
- 【JUC】JDK1.8源码分析之SynchronousQueue（九）
一.前言 本篇是在分析Executors源码时,发现JUC集合框架中的一个重要类没有分析,SynchronousQueue,该类在线程池中的作用是非常明显的,所以很有必要单独拿出来分析一番,这对于之后 ...
- MD5
(转载自:http://blog.chinaunix.net/uid-20725556-id-1885710.html) MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要 ...
- 深入理解javascript原型和闭包系列
从下面目录中可以看到,本系列有16篇文章,外加两篇后补的,一共18篇文章.写了半个月,从9月17号开始写的.每篇文章更新时,读者的反馈还是可以的,虽然不至于上头条,但是也算是中规中矩,有看的人,也有评 ...
- what's this? 浅谈js中this的指向问题
刚刚学习js的朋友可能和我一样,看到代码中的this总是一脸懵逼,不知道this到底指向谁.经过一段时间的了解,我想跟大家分享下自己的理解. 何时出现this 函数在调用的时候,会自动获得两个特殊变量 ...
- PopupWindow 点击外部和返回键无法消失背后的真相（setBackgroundDrawable(Drawable background)）
刚接手PopupWindow的时候,我们都可能觉得很简单,因为它确实很简单,不过运气不好的可能就会踩到一个坑: 点击PopupWindow最外层布局以及点击返回键PopupWindow不会消失 新手在 ...
- OpenCV2:特征匹配及其优化
在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内 ...
- ApiController使用Session验证出现Null解决方案
问题描述 在服务端保存登录信息,出现异常信息 分析发现HttpContext.Current.Session为null 解决方案 执行时出报异常,要在Global.asax里添加:开启Session功 ...
- Apworks框架实战（一）：Apworks到底是什么？
简介 Apworks是一款基于Microsoft .NET的面向领域驱动的企业级应用程序开发框架,它适用于以领域模型为核心的企业级系统的开发和集成.Apworks不仅能够很好地支持经典的分层架构,而且 ...
- Python_Day_01（使用环境为Python3.0+）
Python 变量与赋值. Python在赋值时时不需要进行定义类型,可直接进行定义赋值. #直接赋值字符串格式 value = "Char" #直接赋值为数字 value = 1 ...
- webapi swagger自定义 HTTP Header验证用户
问题描述 webapi自定义的一种验证方式(token放入header里),使用swagger测试时由于header里没值所以一直拿不到用户. 解决如下:(从标题2开始,标题1处处理全局验证用户) 1 ...