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

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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