1 Hadoop 中的数据库访问.............................................. 5
2 MapReduce 中多文件输出的使用.............................. 13
3 Zookeeper 使用与分析............................................... 22
4 浅析一种分类数据模型.............................................. 30
5 Sector 框架分析........................................................... 34
6 Run on Hadoop...........................................................49
Hadoop是一个开源框架，主要用来对大规模数据集合进行分布式存储和分析，尤其擅长对非结构化或半结构化数据（比如HBase）进行处理。与之相对的是结构化数据，这类数据通常存储在数据库中。本文将探讨如何在Hadoop应用中结合传统数据库进行数据访问，实现结构化数据与非结构化数据的统一管理和分析。
DBInputFormat是Hadoop提供的一种输入格式，用于与各种数据库系统进行交互，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等。DBInputFormat允许通过JDBC（Java Database Connectivity）接口读取数据库内容。为了在Hadoop集群中的所有节点上使用DBInputFormat，需要将相关的JDBC驱动程序复制到每个节点的$HADOOP_HOME/lib目录下。
DBInputFormat包含三个核心类：
1. DBRecordReader：这个类是DBInputFormat的核心部分，它实现了InputFormat接口，负责从数据库中读取数据。具体来说，它可以从一张数据库表中读取记录，将它们转化为MapReduce作业能够处理的数据格式。
2. NullDBWritable：这个类实现了DBWritable接口，主要作用是处理那些数据库表中的空值。
3. DBInputSplit：这个类用于描述输入数据的范围，它定义了start和end两个属性，分别表示起始和结束记录的索引号。
DBInputFormat的使用过程大致可以分为以下几个步骤：
- 配置数据库连接：在MapReduce作业中配置数据库连接相关的参数，如数据库URL、用户名和密码等。
- 配置SQL查询语句：根据需要从数据库中获取哪些数据，配置相应的SQL查询语句。
- 在Mapper阶段获取数据：在MapReduce的Mapper阶段，DBInputFormat根据配置的SQL语句，通过JDBC接口从数据库中读取数据，转化为适合MapReduce处理的键值对。
DBInputFormat的出现为Hadoop增加了与传统数据库交互的能力，这一功能对于那些希望利用Hadoop处理大规模数据但同时又依赖于传统数据库进行结构化数据管理的场景尤其有用。在使用DBInputFormat时，开发者需要注意的是JDBC驱动的版本兼容性以及确保网络和权限设置正确，以保障数据库访问的顺利进行。
在Hadoop生态系统中，DBInputFormat提供了一个很好的例子，说明如何将Hadoop技术与现有的数据存储方案结合起来，发挥各自的优势，解决大数据时代下的各种数据处理需求。通过这种技术结合，开发者可以利用Hadoop的分布式计算能力，同时保留对传统数据库的依赖，这在很多实际应用场合中都是十分必要的。
