从数据库中读取表信息然后返回成Map集合对象

在java中把数据库查询的结果保存到map中：

实现：获得ResultSet rs 时可以转化为ResultSetMetaData对象。

ResultSetMetaData可用于获取关于 ResultSet 对象中列的类型和属性信息的对象。

举例说明如下：

//获得ResultSetMetaData对象

ResultSetMetaData rsmd=rs.getMetaData()

//获得返回此 ResultSet 对象中的列数

int count = rsmd.getColumnCount()

while(rs.next()){

Map map=new HashMap()

for(int i=1i<counti++){

//获取指定列的表目录名称

String label=rsmd.getColumnLabel(i)

//以 Java 编程语言中 Object 的形式获取此 ResultSet 对象的当前行中指定列的值

Object object= rs.getObject(i)

//把数据库中的字段名和值对应为一个map对象中的一个键值对

map.put(label.toLowerCase(), object)

}

把每条对象封装成的map对象放进list中

list.add(map)

}

就此就可以把任意resultet通过这个方法生成list对象。

在进行Android开发过程中，我们经常会接触到Drawable对象（官方开发文档：A Drawable is a general abstraction for "something that can be drawn."），那么，若要使用数据库来进行存储及读取，该如何实现？

一、存储

//第一步，将Drawable对象转化为Bitmap对象

Bitmap bmp = (((BitmapDrawable)tmp.image).getBitmap())

//第二步，声明并创建一个输出字节流对象

ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream()

//第三步，调用compress将Bitmap对象压缩为PNG格式，第二个参数为PNG图片质量，第三个参数为接收容器，即输出字节流os

bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, os)

//第四步，将输出字节流转换为字节数组，并直接进行存储数据库 *** 作，注意，所对应的列的数据类型应该是BLOB类型

ContentValues values = new ContentValues()

values.put("image", os.toByteArray())

db.insert("apps", null, values)

db.close()

大数据的时代， 到处张嘴闭嘴都是Hadoop, MapReduce, 不跟上时代怎么行？ 可是对一个hadoop的新手， 写一个属于自己的MapReduce程序还是小有点难度的， 需要建立一个maven项目， 还要搞清楚各种库的依赖， 再加上编译运行， 基本上头大两圈了吧。 这也使得很多只是想简单了解一下MapReduce的人望而却步。

本文会教你如何用最快最简单的方法编写和运行一个属于自己的MapReduce程序， let's go!

首先有两个前提：

1. 有一个已经可以运行的hadoop 集群（也可以是伪分布系统)， 上面的hdfs和mapreduce工作正常 （这个真的是最基本的了， 不再累述， 不会的请参考 http://hadoop.apache.org/docs/current/)

2. 集群上安装了JDK (编译运行时会用到）

正式开始

1. 首先登入hadoop 集群里面的一个节点， 创建一个java源文件， 偷懒起见， 基本盗用官方的word count (因为本文的目的是教会你如何快编写和运行一个MapReduce程序， 而不是如何写好一个功能齐全的MapReduce程序）

内容如下：

import java.io.IOException

import java.util.StringTokenizer

import org.apache.hadoop.conf.Configuration

import org.apache.hadoop.fs.Path

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.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser

public class myword {

public static class TokenizerMapper

extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

private final static IntWritable one = new IntWritable(1)

private Text word = new Text()

public void map(Object key, Text value, Context context

) throws IOException, InterruptedException {

StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString())

while (itr.hasMoreTokens()) {

word.set(itr.nextToken())

context.write(word, one)

}

}

}

public static class IntSumReducer

extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{

private IntWritable result = new IntWritable()

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable>values,

Context context

) throws IOException, InterruptedException {

int sum = 0

for (IntWritable val : values) {

sum += val.get()

}

result.set(sum)

context.write(key, result)

}

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = new Configuration()

String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs()

if (otherArgs.length != 2) {

System.err.println('Usage: wordcount <in><out>')

System.exit(2)

}

Job job = new Job(conf, 'word count')

job.setJarByClass(myword.class)

job.setMapperClass(TokenizerMapper.class)

job.setCombinerClass(IntSumReducer.class)

job.setReducerClass(IntSumReducer.class)

job.setOutputKeyClass(Text.class)

job.setOutputValueClass(IntWritable.class)

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]))

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]))

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1)

}

}

与官方版本相比， 主要做了两处修改

1） 为了简单起见，去掉了开头的 package org.apache.hadoop.examples

2） 将类名从 WordCount 改为 myword, 以体现是我们自己的工作成果 :)

2. 拿到hadoop 运行的class path, 主要为编译所用

运行命令

hadoop classpath

保存打出的结果，本文用的hadoop 版本是Pivotal 公司的Pivotal hadoop, 例子：

/etc/gphd/hadoop/conf:/usr/lib/gphd/hadoop/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/./:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/.//*::/etc/gphd/pxf/conf::/usr/lib/gphd/pxf/pxf-core.jar:/usr/lib/gphd/pxf/pxf-api.jar:/usr/lib/gphd/publicstage:/usr/lib/gphd/gfxd/lib/gemfirexd.jar::/usr/lib/gphd/zookeeper/zookeeper.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-common.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-protocol.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-client.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-thrift.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/htrace-core-2.01.jar:/etc/gphd/hbase/conf::/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-service.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libthrift-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-metastore.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libfb303-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-common.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-exec.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/postgresql-jdbc.jar:/etc/gphd/hive/conf::/usr/lib/gphd/sm-plugins/*:

3. 编译

运行命令

javac -classpath xxx ./myword.java

xxx部分就是上一步里面取到的class path

运行完此命令后， 当前目录下会生成一些.class 文件， 例如：

myword.class myword$IntSumReducer.class myword$TokenizerMapper.class

4. 将class文件打包成.jar文件

运行命令

jar -cvf myword.jar ./*.class

至此, 目标jar 文件成功生成

5. 准备一些文本文件， 上传到hdfs, 以做word count的input

例子：

随意创建一些文本文件， 保存到mapred_test 文件夹

运行命令

hadoop fs -put ./mapred_test/

确保此文件夹成功上传到hdfs 当前用户根目录下

6. 运行我们的程序

运行命令

hadoop jar ./myword.jar myword mapred_test output

顺利的话， 此命令会正常进行， 一个MapReduce job 会开始工作， 输出的结果会保存在 hdfs 当前用户根目录下的output 文件夹里面。

至此大功告成！

如果还需要更多的功能， 我们可以修改前面的源文件以达到一个真正有用的MapReduce job。

但是原理大同小异， 练手的话， 基本够了。

一个抛砖引玉的简单例子， 欢迎板砖。

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