使用hadoop读写mongodb

由于我之前爬取的微博数据都放在mongodb内，所以使用hadoop来处理mongodb内的数据是很自然的一种选择。
想要用hadoop读写mongodb内的数据，首先需要mongo-hadoop包。我是使用maven自动下载的，包名:org.mongodb.mongo-hadoop:mongo-hadoop-core 或者你也可以去http://search.maven.org/ 或者其他网站自行下载。

接下来，要使用MongoConfigUtil来设定一些参数，包括输入的数据库，输出的数据库，还可以指定输入哪些字段。例如

Configuration conf = new Configuration() ;

// 指定输入地址
MongoConfigUtil.setInputURI(conf,"mongodb://username:password@ip:port/dbName.tableName"); 
BasicDBObject query = new BasicDBObject();
query.get("source") ; // 指定输入字段“source”
MongoConfigUtil.setQuery(conf,query);

// 指定输出地址
MongoConfigUtil.setOutputURI(conf,"mongodb://username:password@ip:port/dbName.tableName");

而在写Mapper和Reducer类的时候，也要注意输入输出的格式。如果是Mapper的数据从Mongodb输入，则KEYIN=Object, VALUEIN=BSONObject ; 如果是Reducer的数据输出到Mongodb，则VALUEOUT=BSONWritable

还有一点要注意，即job.setOutputKeyClass和job.setOutputValueClas在默认情况下是同时设置map阶段和reduce阶段的输出，也就是说只有map和reduce输出是一样的时候才不会出问题。当map和reduce输出是不一样的时候就需要通过job.setMapOutputKeyClass和job.setMapOutputValueClas来设置map阶段的输出。

实际操作，我选用了之前爬取的微博数据，目的是统计发微博的各客户端数目。数据库中的单条数据如下所示：

其中的source字段即为客户端的名字。那么要统计出各客户端的使用数目并输出到mongodb，其程序应该写成


import com.mongodb.BasicDBObject;
import com.mongodb.hadoop.MongoInputFormat;
import com.mongodb.hadoop.MongoOutputFormat;
import com.mongodb.hadoop.io.BSONWritable;
import com.mongodb.hadoop.util.MongoConfigUtil;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper ;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.bson.BSONObject;
import org.bson.BasicBSONObject;

import java.io.IOException;

/**
 * Created by multiangle on 16-11-4.
 */

public class mongo_connect_test {
    private static class MongoMapper extends Mapper<Object,BSONObject,Text,IntWritable>{
        @Override
        protected void map(Object key, BSONObject value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            Text source = new Text(value.get("source").toString());
            context.write(source,new IntWritable(1));
        }
    }

    private static class MongoReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,BSONWritable>{
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable value:values){
                sum += value.get() ;
            }
            BasicBSONObject res = new BasicBSONObject() ;
            res.put("name",key.toString()) ;
            res.put("num",sum) ;
            context.write(key, new BSONWritable(res));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Configuration conf = new Configuration() ;

        MongoConfigUtil.setInputURI(conf,"mongodb://localhost:27017/microblog_part.latest_history");
        BasicDBObject query = new BasicDBObject();
        query.get("source") ;
        MongoConfigUtil.setQuery(conf,query);

        MongoConfigUtil.setOutputURI(conf,"mongodb://localhost:27017/microblog_part.hadoop_out");

        Job job = Job.getInstance(conf,"Mongo Connection") ;
        job.setJarByClass(mongo_connect_test.class);
        job.setMapperClass(MongoMapper.class);
        job.setReducerClass(MongoReducer.class);

        job.setInputFormatClass(MongoInputFormat.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); 
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(BSONWritable.class); 
        job.setOutputFormatClass(MongoOutputFormat.class);
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

使用hadoop读写mongodb

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