MR程序是Apache Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的一個分布式計算框架，可以用來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。在處理數(shù)據(jù)的過程中，經(jīng)常需要讀取MySQL數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，本文將介紹如何使用MR程序讀取MySQL數(shù)據(jù)庫。

首先，我們需要將MySQL數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV格式。可以使用MySQL自帶的導(dǎo)出工具或第三方工具實(shí)現(xiàn)。導(dǎo)出的CSV文件需要存儲在HDFS中，這樣MR程序才能讀取。下面是一個示例的Java代碼：

String sql = "SELECT * FROM table_name";
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
Path file = new Path("/path/to/csv_file");
FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
FSDataOutputStream stream = fs.create(file);
while(rs.next()) {
String line = rs.getString(1) + "," + rs.getString(2) + "," + rs.getString(3) + "\n";
stream.writeUTF(line);
}
stream.close();
rs.close();
stmt.close();
conn.close();

在這段代碼中，我們首先執(zhí)行了一條SQL語句獲取MySQL數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)逐條轉(zhuǎn)換為CSV格式后寫入HDFS中的文件。

接下來，我們就可以使用MR程序讀取CSV格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理了。可以使用Hadoop提供的TextInputFormat將文件按行讀取，然后進(jìn)行自定義的數(shù)據(jù)處理。

public class MyMapper extends Mapper{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] tokens = value.toString().split(",");
for(String token : tokens) {
word.set(token);
context.write(word, one);
}
}
}
public class MyReducer extends Reducer{
public void reduce(Text key, Iterablevalues, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for(IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setCombinerClass(MyReducer.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/path/to/csv_file"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/path/to/output"));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

在這段代碼中，我們定義了一個Mapper和一個Reducer用來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。Mapper將每行CSV文件分割為單個單詞，然后輸出到Reducer中統(tǒng)計。Reducer將每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)累加起來輸出。最后，我們將處理結(jié)果輸出到HDFS中的一個文件。

總結(jié)：使用MR程序讀取MySQL數(shù)據(jù)庫需要先將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV格式文件，然后使用Hadoop提供的API進(jìn)行處理。這種方法適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，能夠充分利用分布式計算的優(yōu)勢。