新版api mapreduce reduce结果写入mysql_MySQL
import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.text.ParseException;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Date;import java.util.Iterator;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.io.Writable;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBConfiguration;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBOutputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBWritable;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;/** * 将mapreduce的结果数据写入mysql中 * * @author asheng */public class WriteDataToMysql { /** * 重写DBWritable * * @author asheng TblsWritable需要向mysql中写入数据 */ public static class TblsWritable implements Writable, DBWritable { String tbl_name; String tbl_type; public TblsWritable() { } public TblsWritable(String tbl_name, String tab_type) { this.tbl_name = tbl_name; this.tbl_type = tab_type; } @Override public void write(PreparedStatement statement) throws SQLException { statement.setString(1, this.tbl_name); statement.setString(2, this.tbl_type); } @Override public void readFields(ResultSet resultSet) throws SQLException { this.tbl_name = resultSet.getString(1); this.tbl_type = resultSet.getString(2); } @Override public void write(DataOutput out) throws IOException { out.writeUTF(this.tbl_name); out.writeUTF(this.tbl_type); } @Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { this.tbl_name = in.readUTF(); this.tbl_type = in.readUTF(); } public String toString() { return new String(this.tbl_name + " " + this.tbl_type); } } public static class ConnMysqlMapper extends Mapper<longwritable text intwritable> // TblsRecord是自定义的类型,也就是上面重写的DBWritable类 { enum Counter { LINESKIP, } private final static IntWritable one = new IntWritable(1); public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { try { String line = value.toString(); String[] strings = line.split("/t"); String initTime = strings[1]; String devType = strings[4]; if (initTime.length() == 19) { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); Date date = sdf.parse(initTime); context.write(new Text(initTime.substring(0, 10)),one); } else { // System.err.println(initTime); context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1); } // } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException e) { } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException e) { context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1); return; } catch (ParseException e) { context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1); return; } } } public static class ConnMysqlReducer extends Reducer<text text tblswritable> { public void reduce(Text key, Iterable<text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int count = 0; for (Iterator<text> itr = values.iterator(); itr.hasNext(); itr .next()) { count++; } context.write( new TblsWritable(key.toString(), String.valueOf(count)), null); } } public static void main(String args[]) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { Configuration conf = new Configuration(); DBConfiguration.configureDB(conf, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/XINGXUNTONG", "hadoop", "123456"); Job job = new Job(conf, "test mysql connection"); job.setJarByClass(WriteDataToMysql.class); job.setMapperClass(ConnMysqlMapper.class); job.setReducerClass(ConnMysqlReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); job.setOutputFormatClass(DBOutputFormat.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); DBOutputFormat.setOutput(job, "test", "initTime", "new_user_total"); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); }}</text></text></text></longwritable>
之所以写入mysql是因为我们平时处理的Tb级log文件处理结果却很小,写入关系数据库使查询和使用非常便利

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
