导读：MySQL是目前最流行的关系型数据库之一 ， 而MR（MapReduce）则是一种用于大数据处理的编程模型 。本文将介绍如何使用MR读取MySQL数据库中的数据，并进行分析和处理 。
1. 安装Hadoop和MySQL驱动程序
首先需要安装Hadoop和MySQL驱动程序 。在Hadoop集群中安装MySQL驱动程序后 ， 可以通过命令行或Java代码连接到MySQL数据库 。
2. 连接MySQL数据库
使用Java代码连接到MySQL数据库时，需要指定数据库名称、用户名和密码等信息 。连接成功后，可以执行SQL查询语句并获取结果集 。
3. 使用MR处理MySQL数据
使用MR处理MySQL数据时，需要编写Mapper和Reducer类 。Mapper类负责从MySQL数据库中读取数据并转换为键值对，而Reducer类则负责对键值对进行聚合和计算 。在MapReduce任务完成后 ， 可以将结果输出到HDFS或其他存储介质中 。
4. 示例代码
【mysql怎么读取数据 mr读取mysql】以下是一个简单的示例代码，演示如何使用MR读取MySQL数据库中的数据：
// 配置MySQL连接信息
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("jdbc.driver.class", "com.mysql.jdbc.Driver");
conf.set("jdbc.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test");
conf.set("jdbc.username", "root");
conf.set("jdbc.password", "password");
// 创建Job对象
Job job = Job.getInstance(conf, "MySQL Reader");
job.setJarByClass(MySQLReader.class);
// 设置Mapper和Reducer类
job.setMapperClass(MySQLMapper.class);
job.setReducerClass(MySQLReducer.class);
// 设置输出键值对类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 读取MySQL数据
DBInputFormat.setInput(job, MySQLRecord.class, "SELECT * FROM table", "SELECT COUNT(*) FROM table");
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output"));
// 提交任务并等待完成
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
5. 总结
使用MR读取MySQL数据库中的数据可以帮助我们更好地处理大规模数据 。通过编写Mapper和Reducer类 ， 可以实现各种复杂的数据分析和处理操作 。但是需要注意的是，在处理大量数据时，可能会遇到性能瓶颈和内存限制等问题 。
