MongoDB集群与LBS应用系列(二)--与Hadoop集成

长期以来，我每开个系列，只有兴趣写一篇，很难持之与恒。为了克服这个长久以来的性格弱点，以及梳理工作半年的积累。最近一个月会写两篇关于Mongo在地理大数据方面的实践和应用，一篇关于推荐系统的初期准备过程，一篇用户行为矩阵的可视化。希望能够立言为证，自我监督。

1.驱动准备

言归正传，前文MongoDB集群部署完毕之后，CRUD就是主要需求。NoSQL与普通关系数据库不同的是，避免采用ORM框架对数据库做操作，这样会带来明显的性能下降[1]。使用原生的Driver是一个较为合理的选择，Mongo支持的语言非常多，包括JS,Java,C,C++,Python,Scala等[2]。

如果是单纯的MongoDB项目，我们会用NodeJS Driver，方便快捷，示例规范，值得推荐。在本文我使用Java Driver，主要是集成Hadoop工程方便。同时还会用到Mongo Hadoop Adapter 可以选择到Github 下载源码编译，或者直接根据自己Hadoop集群版本选择下载Jar包，添加到Hadoop安装目录的lib文件夹下[3]。但是在不少公有云平台上，普通用户是没有修改Hadoop系统的权限，无法添加Jar包，所以在本文的示例代码中，采用分布式缓存的方法添加这两个Jar包。

2.实现原理与过程

其实Hadoop和MongoDB的集成，很大程度上是将Mongo作为Hadoop的输入和输出源，而Mongo Hadoop Adapter也是主要实现了BSONWritable，MongoInputformat等这些类，也就是说需要自定义Hadoop的序列化类以及输入输出格式。

2.1 Hadoop序列化与反序列化

序列化(serialization)将结构化对象转化为二进制字节流，以便网络传输和写入磁盘。反序列化(deserialization)则是它的逆过程，将字节流转化为结构化对象。分布式系统通常在进程通讯和持久化时候会使用序列化。Hadoop系统节点进程通信使用RPC，该协议存活时间非常短，因此需要其序列化格式具备以下特点：紧凑、快速、可扩展等。Hadoop提供了Writable接口，它定义了对数据的IO流，即需要实现readFields 和 Write两个方法[4]。

2.2 Mongo Adapter的源码实现

Mongo Hadoop Adater所实现的BSONWritable等类,源码实现体现了上述的规范：

//输出
public void write( DataOutput out ) throws IOException{
        BSONEncoder enc = new BasicBSONEncoder();
        BasicOutputBuffer buf = new BasicOutputBuffer();
        enc.set( buf );
        …………
    }
//输入
public void readFields( DataInput in ) throws IOException{
        BSONDecoder dec = new BasicBSONDecoder();
        BSONCallback cb = new BasicBSONCallback();
        // Read the BSON length from the start of the record
       //字节流长度
        byte[] l = new byte[4];
        try {
            in.readFully( l );
            …………
            byte[] data = new byte[dataLen + 4];
            System.arraycopy( l, 0, data, 0, 4 );
            in.readFully( data, 4, dataLen - 4 );
            dec.decode( data, cb );
            _doc = (BSONObject) cb.get();
           ………………
    }

 

因此我们在编写MapReduce程序的时候可以传递BsonWritable的key,value键值对，而Mongo构建于Bson之上，也就是说可以将MongoDB视为HDFS同性质的存储节点即可。

3. 代码实现

在Mongo-Hadoop网站有数个例子，但是讲得不够详细，本文主要对它的金矿产量的例子做一个补充。完整的Hadoop项目一般包括Mapper,Reduceer,Job三个Java Class,以及一个一个配置文件(configuration.xml)来定义项目的输入输出等。Mongo-Hadoop项目会多一个mongo-defaults.xml，当然可以将两者融合起来。

3.1  数据准备

从github中下载源码包，它会包含examples/treasury_yield/src/main/resources/yield_historical_in.json文件，将该json文件上传到Mongo所在的服务器，使用以下命令将它导入Mongo的testmr数据库中的example collection中。

mongoimport --host 127.0.0.1 --port 27017 -d testmr -c example --file ./yield_historical_in.json

查看一下数据结构

use testmr
db.example.find().limit(1).pretty()

如下：

{
  "_id": ISODate("1990-01-25T19:00:00-0500"),
  "dayOfWeek": "FRIDAY", "bc3Year": 8.38,
  "bc10Year": 8.49,
  …
}

3.2  Mapper和Reducer还有Job以及mongo-defaults.xml

Mapper是从Mongo中读取BSONObject

public class MongoTestMapper extends Mapper<Object,BSONObject, IntWritable, DoubleWritable>

以及处理读过来的<key,value>键值对，并发到Reducer中汇总计算。注意value的类型。

public void map(final Object pkey, final BSONObject pvalue,final Context context)
        {
            final int year = ((Date)pvalue.get("_id")).getYear()+1990;
            double bdyear  = ((Number)pvalue.get("bc10Year")).doubleValue();
            try {
                context.write( new IntWritable( year ), new DoubleWritable( bdyear ));
            } catch (IOException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            } catch (InterruptedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
        }

Reducer会接受Mapper传过来的键值对

public class MongoTestReducer extends Reducer<IntWritable,DoubleWritable,IntWritable,BSONWritable>

进行计算并将结果写入MongoDB.请注意输出的Value的类型是BSONWritable.

public void reduce( final IntWritable pKey,
            final Iterable<DoubleWritable> pValues,
            final Context pContext ) throws IOException, InterruptedException{
      int count = 0;
      double sum = 0.0;
      for ( final DoubleWritable value : pValues ){
          sum += value.get();
          count++;
      }

      final double avg = sum / count;

        BasicBSONObject out = new BasicBSONObject();
        out.put("avg", avg);
        pContext.write(pKey, new BSONWritable(out));
    }

 

Job作为MapReudce主类，主要使用DistributedCache分布式缓存来添加驱动包，并定义了任务的输入配置等。如下所示：

//Using Distribute Cache,call it before job define.
        DistributedCache.createSymlink(conf);
//………………
//Using DistributedCache to add Driver Jar File
        DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/user/amap/data/mongo/mongo-2.10.1.jar"), conf);
        DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/user/amap/data/mongo/mongo-hadoop-core_cdh4.3.0-1.1.0.jar"), conf);

// job conf
        Job job = new Job(conf,"VentLam:Mongo-Test-Job");

mongo-defaults.xml 配置文件中定义了非常多的参数，我们只需要修改输入输出URI

   <!-- If you are reading from mongo, the URI -->
    <name>mongo.input.uri</name>
    <value>mongodb://127.0.0.1/testmr.example</value>
  </property>
  <property>
    <!-- If you are writing to mongo, the URI -->
    <name>mongo.output.uri</name>
    <value>mongodb://127.0.0.1/testmr.mongotest</value>
  </property>
  <property>

 

将整个java项目打包为名为mongotest的jar包，上传到Hadoop集群，执行命令：

hadoop jar mongotest.jar org.ventlam.MongoTestJob

以后会将我的博客涉及到源码都发布在https://github.com/ventlam/BlogDemo 中，这篇文章对应的是mongohadoop文件夹。

4.参考文献

[1] What the overhead of Java ORM for MongoDB

http://stackoverflow.com/questions/10600162/what-the-overhead-of-java-orm-for-mongodb

[2] MongoDB Drivers and Client Libraries

http://docs.mongodb.org/ecosystem/drivers/

[3]Getting Started with Hadoop

http://docs.mongodb.org/ecosystem/tutorial/getting-started-with-hadoop/

[4] Interface Writable    http://hadoop.apache.org/docs/stable/api/

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