我是靠谱客的博主 高高盼望,最近开发中收集的这篇文章主要介绍用mapreduce 处理气象数据集,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

用mapreduce 处理气象数据集

编写程序求每日最高最低气温,区间最高最低气温

1.气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa

2.按学号后三位下载不同年份月份的数据(例如201506110136号同学,就下载2013年以6开头的数据,看具体数据情况稍有变通)

3.解压数据集,并保存在文本文件中

cd /usr/hadoop
sodu mkdir qx
cd /usr/hadoop/qx
wget -D --accept-regex=REGEX -P data -r -c ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2017/1*
cd /usr/hadoop/qx/data/ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2017
sudo zcat 1*.gz >qxdata.txt
cd /usr/hadoop/qx

 

4.对气象数据格式进行解析

5.编写map函数,reduce函数

使用 vim mapper.py 编写map函数

#!/usr/bin/env python
import sys
for i in sys.stdin:
i = i.strip()
d = i[15:23]
t = i[87:92]
print '%st%s' % (d,t)

 使用 vim reducer.py 编写reduce函数

#!/usr/bin/env python
from operator import itemggetter
import sys
current_word = None
current_count = 0
word = None
for i in sys.stdin:
i = i.strip()
word,count = i.split('t', 1)
try:
count = int(count)
except ValueError:
continue
if current_word == word:
if current_count > count:
current_count = count
else:
if current_word:
print '%st%s' % (current_word, current_count)
current_count = count
current_word = word
if current_word == word:
print '%st%s' % (current_word, current_count)

 

6.将其权限作出相应修改

chmod a+x /usr/hadoop/qx/mapper.py
chmod a+x /usr/hadoop/qx/reducer.py

 

7.本机上测试运行代码

8.放到HDFS上运行

  1. 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上
  2. 用Hadoop Streaming命令提交任务

9.查看运行结果

转载于:https://www.cnblogs.com/BennyKuang/p/9014934.html

最后

以上就是高高盼望为你收集整理的用mapreduce 处理气象数据集的全部内容,希望文章能够帮你解决用mapreduce 处理气象数据集所遇到的程序开发问题。

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