本节书摘来异步社区《Hadoop实战手册》一书中的第1章，第1.8节，作者： 【美】Jonathan R. Owens , Jon Lentz , Brian Femiano 译者： 傅杰 , 赵磊 , 卢学裕 责编： 杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
1.8 从MongoDB导入数据到HDFS
本节将使用MongoInputFormat类加载MongoDB中的数据导入HDFS中。
准备工作
使用Mongo Hadoop适配器最简单的方法是从GitHub上克隆Mongo-Hadoop工程，并且将该工程编译到一个特定的Hadoop版本。克隆该工程需要安装一个Git客户端。
本节假定你使用的Hadoop版本是CDH3。
Git客户端官方的下载地址是：http://git-scm.com/downloads。
在Windows操作系统上可以通过http://windows.github.com/访问GitHub。
在Mac操作系统上可以通过http://mac.github.com/访问GitHub。
可以通过https://github.com/mongodb/mongo-hadoop获取到Mongo Hadoop适配器。该工程需要编译在特定的Hadoop版本上。编译完的JAR文件需要复制到Hadoop集群每个节点的$HADOOP_HOME/lib目录下。
Mongo Java驱动包也需要安装到Hadoop集群每个节点的$HADOOP_HOME/lib目录下。该驱动包可从https://github.com/mongodb/mongo-java-driver/downloads下载。
操作步骤
完成下面步骤实现将MongoDB中的数据复制到HDFS中。
1．通过下面的命令实现克隆mongo-hadoop工程：
git clone https://github.com/mongodb/mongo-hadoop.git
AI 代码解读
2．切换到稳定发布的1.0分支版本：
git checkout release-1.0
AI 代码解读
3．必须保持mongo-hadoop与Hadoop的版本一致。使用文本编辑器打开mongo-hadoop克隆目录下的build.sbt文件，修改下面这行：
hadoopRelease in ThisBuild := "default"
AI 代码解读
修改为：
hadoopRelease in ThisBuild := "cdh3"
AI 代码解读
4．编译mongo-hadoop：
./sbt package.AI 代码解读
这将会在core/target文件夹下生成一个名为mongo-hadoop-core_cdh3u3-1.0.0.jar的JAR文件。
5．从https://github.com/mongodb/mongo-java-driver/downloads下载MongoDB 2.8.0版本的Java驱动包。
6．复制mongo-hadoop和MongoDB Java驱动包到Hadoop集群每个节点的$HADOOP_HOME/lib：
cp mongo-hadoop-core_cdh3u3-1.0.0.jar mongo-2.8.0.jar $HADOOP_HOME/lib
AI 代码解读
7．编写MapReduce读取MongoDB数据库中的数据并写入HDFS中：
import java.io.*;
import org.apache.commons.logging.*;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.bson.*;
import com.mongodb.hadoop.*;
import com.mongodb.hadoop.util.*;
public class ImportWeblogsFromMongo {
private static final Log log = LogFactory.
getLog(ImportWeblogsFrom Mongo.class);
public static class ReadWeblogsFromMongo extends Mapper<Object,
BSONObject, Text, Text>{
public void map(Object key, BSONObject value, Context context) throws
IOException, InterruptedException{
System.out.println("Key: " + key);
System.out.println("Value: " + value);
String md5 = value.get("md5").toString();
String url = value.get("url").toString();
String date = value.get("date").toString();
String time = value.get("time").toString();
String ip = value.get("ip").toString();
String output = "\t" + url + "\t" + date + "\t" +
time + "\t" + ip;
context.write( new Text(md5), new Text(output));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
final Configuration conf = new Configuration();
MongoConfigUtil.setInputURI(conf, "mongodb://<HOST>:<PORT>/test.weblogs");
MongoConfigUtil.setCreateInputSplits(conf, false);
System.out.println("Configuration: " + conf);
final Job job = new Job(conf, "Mongo Import");
Path out = new Path("/data/weblogs/mongo_import");
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
job.setJarByClass(ImportWeblogsFromMongo.class);
job.setMapperClass(ReadWeblogsFromMongo.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setInputFormatClass(MongoInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setNumReduceTasks(0);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1 );
}
}
AI 代码解读
这个只有map的作业用到了Mongo Hadoop适配器提供的几个类。从HDFS读入的数据会被转换成一个BSONObject对象。该类描述的是一个二进制的JSON值。MongoDB使用这些BSONObject对象来有效地序列化、传输和存储数据。
Mongo Hadoop适配器还提供了一个方便的工具类MongoConfigUtil，使得可以把MongoDB当成是一个文件系统来访问。
8．导出为一个可运行的JAR文件，并运行该作业：
hadoop jar ImportWeblogsFromMongo.jar
AI 代码解读
9．验证weblogs数据是否已经导入HDFS中：
hadoop fs -ls /data/weblogs/mongo_importAI 代码解读
工作原理
Mongo Hadoop适配器提供了一种新的兼容Hadoop的文件系统实现，包括MongoInputFormat和MongoOutputFormat。这些抽象实现使得访问MongoDB和访问任何兼容Hadoop的文件系统一样。
