MapReduce处理气象数据
1. 用Python编写WordCount程序并提交任务
|
程序 |
WordCount |
|
输入 |
一个包含大量单词的文本文件 |
|
输出 |
文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔 |
A编写map函数,reduce函数
map函数:
import sys
for line in sys.stdin:
line=line.strip()
words=line.split()
for word in words:
print ('%s\t%s' % (word,1))
reduce函数:
from operator import itemgetter
import sys
current_word=None
current_count=0
word=None
for line in sys.stdin:
line=line.strip()
word,count=line.split('\t',1)
try:
count=int(count)
except ValueError:
continue
if current_word==word:
current_count+=count
else:
if current_word:
print ('%s\t%s' % (current_word,current_count))
current_count=count
current_word=word
if current_word==word:
print ('%s\t%s' % (current_word,current_count))
B将其权限作出相应修改
sudo chmod 777 mapper.py sudo chmod 777 reducter.py
C本机上测试运行代码
echo "Hello World, Bye World" | ./mapper.py echo "Hello World, Bye World" | ./mapper.py | sort -k1,1 | ./reducter.py
D放到HDFS上运行
将之前爬取的文本文件上传到hdfs上
用Hadoop Streaming命令提交任务
查看运行结果

2. 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
气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa
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)
A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/2012/8* cd /usr/hadoop/qx/data/ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2014 sudo zcat 1*.gz >qxdata.txt cd /usr/hadoop/qx
B对气象数据格式进行解析

C编写map函数,reduce函数
map函数:
import sys
for line in sys.stdin:
line=line.strip()
d=line[15:23]
t=line[87:92]
print'%s\t%s' % (d,t)
reduce函数:
from operator import itemgetter
import sys
c_w=None
c_count=0
word=None
for line in sys.stdin:
line=line.strip()
word,count=line.split('\t',1)
try:
count=int(count)
except ValueError:
continue
if c_w==word:
if c_count<count:
c_count=count
else:
if c_w:
print '%s\t%s' % (c_w,c_count)
c_w=word
c_count=count
if c_w==word:
print '%s\t%s' % (c_w,c_count)
D将其权限作出相应修改
E本机上测试运行代码
F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
3.查看运行结果
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