MongoDB 与 Hadoop 数据处理的集成与实践-JavaScript中文网-JavaScript教程资源分享门户

前言

在大数据时代，数据量不断增大，如何高效地处理和存储数据成为了关键性问题。而 MongoDB 和 Hadoop 都是大数据时代下使用广泛的数据处理工具。本文将介绍如何集成 MongoDB 和 Hadoop，进行数据处理和储存，并提供实践和实例代码。

什么是 MongoDB

MongoDB 是一种基于 NoSQL 数据库的文档式数据存储系统。它以 BSON（一种二进制 JSON）为数据结构，具有高性能、高可扩展性和灵活的数据处理方式，是大数据时代下值得考虑的储存和处理数据的方案之一。

什么是 Hadoop

Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，它是由 Apache 基金会开发的，可以处理大量的数据并保证这些数据的可靠性、可扩展性和高效性。它的核心是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce。

MongoDB 和 Hadoop 的集成

MongoDB 和 Hadoop 的集成需要使用 Hadoop 提供的 MongoDB Connector。这个 Connector 是由 MongoDB 和 Cloudera 合作开发的，用于通过 Hadoop 处理 MongoDB 数据。

安装及配置 MongoDB Connector

下载并解压 MongoDB Connector 到指定目录。

$ wget http://central.maven.org/maven2/org/mongodb/mongo-hadoop/mongo-hadoop-core/3.6.0/mongo-hadoop-core-3.6.0.tar.gz
$ tar -zxvf mongo-hadoop-core-3.6.0.tar.gz

设置环境变量。在 .bashrc 或 .bash_profile 文件中添加以下内容:
```
export HADOOP_CLASSPATH=<mongo-hadoop-core-3.6.0.jar的路径>:<mongo-java-driver-3.8.0.jar的路径>
```
然后运行以下命令使环境变量立即生效：
```
$ source .bashrc
```

将 MongoDB 数据导入到 Hadoop

首先，需要将 MongoDB 中的数据导入到 Hadoop 中。这可以通过使用 MongoDB 的 MapReduce 导出数据并导入到 Hadoop 中。下面是使用 MongoDB 的 MapReduce 导出数据并保存到 Hadoop 的示例代码：

// javascriptcn.com 代码示例
// MapReduce 函数
var map = function() {
  emit(this.name, this.sales);
};

var reduce = function(key, values) {
  return Array.sum(values);
};

// 在 MongoDB 中运行 MapReduce
var command = {
  mapreduce: "collection_name",
  map: map,
  reduce: reduce,
  out: { replace: "map_reduce_output" }
};
db.runCommand(command);

上面的代码执行之后会将结果保存在 "map_reduce_output" 集合中。

接下来，可以使用 Hadoop 的 distcp 命令将 "map_reduce_output" 集合导入到 Hadoop 中：

$ hadoop distcp hdfs:///user/<username>/mongo/output/ <local_output_path>

将 Hadoop 数据导入到 MongoDB

将数据从 Hadoop 导入到 MongoDB 中也很简单。只需使用 MongoDB Connector 的 MongoOutputFormat。MongoOutputFormat 是用来将数据从 Hadoop 写入到 MongoDB 的 MapReduce 类。

在 MapReduce 的 reduce 阶段，使用 MongoOutputFormat 将结果写入到 MongoDB。下面是将数据从 Hadoop 导入到 MongoDB 的示例代码：

// javascriptcn.com 代码示例
public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, NullWritable, MongoUpdateWritable> {

    private MongoUpdateWritable outputValue = new MongoUpdateWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
        Context context) throws IOException, InterruptedException
    {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
           sum += val.get();
        }
        outputValue.setUpsert(true);
        outputValue.setQuery(new BasicDBObject("_id", key.toString()));
        outputValue.setUpdate(new BasicDBObject("$inc", new BasicDBObject("sales", sum)));
        context.write(null, outputValue);
    }
}

其中 MongoUpdateWritable 是一个自定义类，它将输出的数据转换成 MongoDB 中的更新操作。在主体程序中，可以使用 MongoOutputFormat 将数据写入到 MongoDB。下面是将数据从 Hadoop 导入到 MongoDB 的主体程序示例代码：

// javascriptcn.com 代码示例
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "mongo-hadoop example");

job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(MongoOutputFormat.class);

// 设置 Hadoop 输入目录
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

// 设置输出目录
MongoOutputFormat.setMongoURI(job, "mongodb://localhost:27017/mydb.collection");
MongoOutputFormat.setOutputURI(job, "mongodb://localhost:27017/mydb.collection");

job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
job.setOutputValueClass(MongoUpdateWritable.class);

job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);

// 运行任务
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 2);

总结

在本文中，我们介绍了 MongoDB 和 Hadoop 的集成，并提供了数据处理和储存的实践和示例代码。通过集成 MongoDB 和 Hadoop，可以更加高效地处理和存储大量数据。

来源：JavaScript中文网，转载请注明来源本文地址：https://www.javascriptcn.com/post/6583fc36d2f5e1655dec72d8