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mysql数据库读写
hadoop技术推出一度曾遭到关系数据库研究者的挑衅和批评，认为MapReduce不具有关系数据库中的结构化数据存储和处理能力。为此，hadoop社区和研究人员做了多的努力，在hadoop0.19版支持MapReduce访问关系数据库，如：MySQL 、Mongodb 、PostgreSQL 、Oracle 等几个数据库系统。Hadoop 访问关系数据库主要通过DBInputFormat类实现的，包的位置在 org.apache.hadoop.mapred.lib.db。以 Mysql为例来学习 MapReduce读写数据。
MySQL是一个，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 旗下公司。MySQL 最流行的，在 WEB 应用方面MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。
Mongodb百度百科：
PostgreSQL百度百科：
Oracle百度百科：
DBInputFormat 在 Hadoop 应用程序中通过数据库供应商提供的 JDBC接口来与数据库进行交互，并且可以使用标准的 SQL 来读取数据库中的记录。学习DBInputFormat首先必须知道二个条件。
第一、在使用 DBInputFormat 之前,必须将要使用的 JDBC 驱动拷贝到分布式系统各个节点的$HADOOP_HOME/lib/目录下。
第二、MapReduce访问关系数据库时，大量频繁的从MapReduce程序中查询和读取数据，这大大的增加了数据库的访问负载，因此，DBInputFormat接口仅仅适合读取小数据量的数据，而不适合处理数据仓库。
提示 处理数据仓库的方法有：利用数据库的 Dump 工具将大量待分析的数据输出为文本，并上传到 HDFS 中进行处理。
下面我们来看看 DBInputFormat类的内部结构，DBInputFormat 类中包含以下三个内置类。
1、protected class DBRecordReader implements RecordReader< LongWritable, T>：用来从一张数据库表中读取一条条元组记录。
2、public static class NullDBWritable implements DBWritable,Writable：主要用来实现 DBWritable 接口。DBWritable接口要实现二个函数，第一是write，第二是readFileds，这二个函数都不难理解，一个是写，一个是读出所有字段。原型如下：
public void write(PreparedStatement statement) throwsSQLException;
public void readFields(ResultSet result);
3、protected static class DBInputSplit implements InputSplit：主要用来描述输入元组集合的范围,包括 start 和 end 两个属性，start 用来表示第一条记录的索引号，end 表示最后一条记录的索引号。
下面对怎样使用 DBInputFormat 读取数据库记录进行详细的介绍，具体步骤如下：
步骤一 、配置 JDBC 驱动、数据源和数据库访问的用户名和密码。代码如下。
DBConfiguration.configureDB (Job job, StringdriverClass, String dbUrl, String userName, String passwd)
MySQL 数据库的 JDBC 的驱动为“com.mysql.jdbc.Driver”，
数据源为“jdbc:mysql://localhost/testDB”，
其中testDB为访问的数据库。useName一般为“root”，passwd是你数据库的密码。
步骤二、使用 setInput 方法操作 MySQL 中的表，setInput 方法的参数如下。
DBInputFormat.setInput(Job job, Class< extends DBWritable> inputClass, String tableName, String conditions,String orderBy, String... fieldNames)
这个方法的参数很容易看懂，inputClass实现DBWritable接口。string tableName表名， conditions表示查询的条件，orderby表示排序的条件，fieldNames是字段，这相当与把sql语句拆分的结果。当然也可以用sql语句进行重载，代码如下。
setInput(Job job, Class< extends DBWritable> inputClass, String inputQuery, StringinputCountQuery)。
步骤三、编写MapReduce函数，包括Mapper 类、Reducer 类、输入输出文件格式等，然后调用job.waitForCompletion(true)。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5659460.html，如需转载请自行联系原作者