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
MapReduce处理气象数据的更多相关文章
- Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本3(九)
不多说,直接上干货! 下面,是版本1. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本1(一) 下面是版本2. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数 ...
- Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本2(十)
下面,是版本1. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本1(一) 这篇博文,包括了,实际生产开发非常重要的,单元测试和调试代码.这里不多赘述,直接送上代码. MRUni ...
- Hadoop第5周练习—MapReduce计算气象温度等例子
:对云计算的看法 内容 :使用MapReduce求每年最低温度 内容 :求温度平均值能使用combiner吗? 内容 :使用Hadoop流求最高温度(awk脚本) 内容 :使用Hadoop流求最高温度 ...
- 用mapreduce 处理气象数据集
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 ...
- hadoop实验:求气象数据的最低温度
1.下载部分数据.由于实验就仅仅下载2003年的部分气象数据 2.通过zcat *gz > sample.txt命令解压重定向 [hadoop@Master test_data]$ zcat * ...
- Hadoop—MapReduce计算气象温度
Hadoop-MapReduce计算气象温度 1 运行环境说明 1.1 硬软件环境 主机操作系统:Mac OS 64 bit ,8G内存 虚拟软件:Parallers Desktop12 虚拟机操作系 ...
- 附录C 准备NCDC气象数据(加解释)
附录C 准备NCDC气象数据 这里首先简要介绍如何准备原始气象数据文件,以便我们能用Hadoop对它们进行分析.如果打算得到一份数据副本供Hadoop处理,可按照本书配套网站(网址为http://ww ...
- Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据
Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据 有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP ...
- pyhton读取json格式的气象数据
原文关于读取pm25.in气象数据的pyhton方法,以及浅析python json的应用 以pm25.in网站数据为例. 1.方法介绍 首先感谢pm25.in提供了优质的空气污染数据,为他们的辛勤劳 ...
随机推荐
- python脚本解析json文件
python脚本解析json文件 没写完.但是有效果.初次尝试,写的比较不简洁... 比较烦的地方在于: 1,中文编码: pSpecs.decode('raw_unicode_escape') 2,花 ...
- smbclient和mount -t cifs共享win的共享文件夹? autocad小记
插入U盘没有反应? 首先,打开设备管理器, 发现usb大容量设备为黄色感叹号 其次, 将这个usb大容量设备先卸载, 然后点击"自动扫描硬件变化",就可以重新自动安装usb的驱动. ...
- 转方阵|2012年蓝桥杯B组题解析第五题-fishers
(6')转方阵 对一个方阵转置,就是把原来的行号变列号,原来的列号变行号 例如,如下的方阵: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 转置后变为: 1 5 9 1 ...
- Transaction
SqlTransaction——事务详解 事务是将一系列操作作为一个单元执行,要么成功,要么失败,回滚到最初状态.在事务处理术语中,事务要么提交,要么中止.若要提交事务,所有参与者都必须保证对数据的任 ...
- Linux命令2——b
badblocks:检查磁盘设备中损坏的区块 -b:指定磁盘的区块大小,单位:字节 -c:一次检查几个区块 -i:由文件总读取已知的损坏区块,检查时会忽略这些区块 -o:检查的结果写入指定的输出文件. ...
- vim命令详解
VIM编辑常用技巧 vim编辑器 简介: vi: Visual Interface,文本编辑器 文本:ASCII, Unicode 文本编辑种类: 行编辑器: sed 全屏编辑器:nano, vi V ...
- Lintcode214-Max of Array-Naive
Given an array with couple of float numbers. Return the max value of them. Example Example 1: Input: ...
- Python安装常见问题:ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes' 解决办法
一般位于3.7以上版本编译安装时出错 缺少依赖包libffi-devel 在安装3.7以上版本时,需要一个新的libffi-devel包做依赖 解决方法: yum install libffi-dev ...
- hbase非结构化数据库与结构化数据库比较
目的:了解hbase与支持海量数据查询的特性以及实现方式 传统关系型数据库特点及局限 传统数据库事务性特别强,要求数据完整性及安全性,造成系统可用性以及伸缩性大打折扣.对于高并发的访问量,数据库性能不 ...
- ArrayList list = new ArrayList()在这个泛型为Integer的ArrayList中存放一个String类型的对象
java面试要点---ArrayList list = new ArrayList(); 在这个泛型为Integer的ArrayList中存放一个String类型的对象. ArrayList list ...