Java与大数据MySQL的结合应用
随着互联网技术的不断发展,数据量的急剧增长,传统的关系型数据库难以应对这个挑战。大数据技术崛起,其中最常用的大数据存储技术是Hadoop。Hadoop是一个分布式系统,但是对于小数据量业务来说,使用Hadoop仍然过于麻烦。因此,MySQL这个关系型数据库也开始逐渐应用于大数据领域。
Java作为最流行的编程语言之一,常常与MySQL一起使用。下面我们来看看Java和大数据MySQL结合应用的一些案例。
1.使用JDBC连接MySQL数据库
JDBC是Java数据库连接的标准接口,它通过Java语言的面向对象编程方式来访问关系型数据库。下面是使用JDBC连接MySQL数据库的示例代码:
import java.sql.*;
public class ConnectMySQL {
public static void main(String[] args) {
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
String username = "root";
String password = "root";
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
stmt = conn.createStatement();
String sql = "select * from user";
rs = stmt.executeQuery(sql);
while(rs.next()) {
System.out.println(rs.getString("name"));
}
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (rs != null) rs.close();
if (stmt != null) stmt.close();
if (conn != null) conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
2.使用Java操作MySQL存储过程
MySQL存储过程是一种MySQL数据库中可存储的一组SQL语句,相当于一个参数化的脚本。我们可以使用Java来调用MySQL存储过程。下面是一个示例代码:
import java.sql.*;
public class MySQLProcedure {
public static void main(String[] args) {
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
String username = "root";
String password = "root";
Connection conn = null;
CallableStatement cstmt = null;
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
cstmt = conn.prepareCall("{call my_sp(?)}");
cstmt.setInt(1, 5);
cstmt.execute();
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (cstmt != null) cstmt.close();
if (conn != null) conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
3.使用Java与Hadoop集成操作MySQL
我们可以使用Java编写MapReduce程序,将计算结果存储到MySQL中。下面是一个示例代码:
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import java.sql.*;
public class HadoopAndMySQL {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf, "hadoopAndMySQL");
job.setJarByClass(HadoopAndMySQL.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
String username = "root";
String password = "root";
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
String sql = "insert into hadoop_result values (?, ?)";
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
for (String line : Files.readAllLines(Paths.get(args[1] + "/part-r-00000"))) {
String[] kv = line.split("\\t");
pstmt.setString(1, kv[0]);
pstmt.setString(2, kv[1]);
pstmt.execute();
}
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (pstmt != null) pstmt.close();
if (conn != null) conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static class Map extends Mapper
{
...
}
public static class Reduce extends Reducer
{
...
}
}
结语
Java与大数据MySQL的结合应用,为我们的开发工作提供了更加便利且高效的方式,我们在实际开发中,可以根据实际需求,合理选择应用的方法。
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