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 虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,512内存 JDK:java version "1.7.0_45" Hadoop:1.1.2 1.2 机器网络环境 集群包含三个节点:1个namenode.2个datanode,其中节点之间可以相互ping通.节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址

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 *gz > /home/hadoop/input/sample.txt 3.查看数据格式 4.把文件sample.txt放进hdfs文件系统里 [hadoop@Master input]$ hadoop fs -put /home/hadoop/input/sample.txt  /user/hadoop

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://www.hadoopbook.com/)给出的指导进行操作.接下来,首先说明如何处理原始的气象文件. 原始数据实际是一组经过bzip2压缩的tar文件.每个年份的数据单独放在一个文件中.部分文件列举如下: 1901.tar.bz2 1902.tar.bz2 1903.tar.bz2 ... 2000.t

L1-2. 点赞 时间限制 200 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 微博上有个“点赞”功能,你可以为你喜欢的博文点个赞表示支持.每篇博文都有一些刻画其特性的标签,而你点赞的博文的类型,也间接刻画了你的特性.本题就要求你写个程序,通过统计一个人点赞的纪录,分析这个人的特性. 输入格式: 输入在第一行给出一个正整数N(<=1000),是该用户点赞的博文数量.随后N行,每行给出一篇被其点赞的博文的特性描述,格式为“K F1... F

文档内容: 1:下载<hadoop权威指南>中的气象数据 2:对下载的气象数据归档整理并读取数据 3:对气象数据进行map reduce进行处理 关键词:<Hadoop权威指南>气象数据 map reduce python matplotlib可视化 一:下载<hadoop权威指南>一书中的气象数据 <hadoop权威指南>一书中的气象数据位于 http://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/, 新建 getdata.py文件

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. MRUnit 框架 MRUnit是Cloudera公司专为Hadoop MapReduce写的单元测试框架,API非常简洁实用.MRUnit针对不同测试对象使用不同的Driver: MapDriver:针对单独的Map测试  ReduceDriver:针对单独的Reduce测试    MapReduceDri

public class MinHeap { /* * * Top K个问题,求给定数据中最小的K个数 * * 最小堆解决:堆顶元素为堆中最大元素 * * * */ private int MAX_DATA = 10;//最小10个数 private int[] data;//存储数据 private int len;//当前存储长度,考虑到元素个数可能没有10个,这个时候全部输出 private MinHeap() { data = new int[MAX_DATA]; len=0; } pr

题目: 编写一个ComputerAverage抽象类,类中有一个抽象方法求平均分average,可以有参数. 定义 Gymnastics 类和 School 类,它们都是 ComputerAverage 的子类. Gymnastics 类中计算选手的平均成绩的方法是去掉一个最低分,去掉一个最高分,然后求平均分: School 中计算平均分的方法是所有科目的分数之和除以总科目数. 要求:定义ComputerAverage的对象为上转型对象,并调用重写的方法averge. 题目用到:1.方法的多态

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据版本2(九) 这篇博客,给大家,体会不一样的版本编程. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.weather; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOExce

​        气象数据一直是一个价值较高的数据,它被广泛用于各个领域的研究当中.气象数据包括有气温.气压.相对湿度.降水.蒸发.风向风速.日照等多种指标,但是包含了这些全部指标的气象数据却较难获取,即使获取到了也不能随意分享. 数据已经打包分享,这里是数据百度云下载链接: 1级目录 文件名 PRS SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-YYYYMM.TXT(本站气压) TEM SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-YYYYMM.TXT(气温)

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍

Mapreduce前提工作 简单的来说map是大数据,reduce是计算<运行时如果数据量不大,但是却要分工做这就比较花时间了> 首先想要使用mapreduce,需要在linux中进行一些配置: 1.在notepad++里修改yarn-site.xml文件,新添加 <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>192.168.64.141</value> &l

!/usr/bin/python #encoding=utf-8 #Author:Ruiy #//////////////////////////////////////////////////// #python-bs4 #ilio #/////////////////////////////////////////////////// import sys import datetime nowTime="\"" + datetime.datetime.now().str

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

"Hadoop: The Definitive Guild" 这本书的例子都是使用NCDC 天气数据的,但由于书的出版和现在已经有一段时间了,NCDC现在提供的原始数据结构已经有了一些变化,本文主要描述书中附表C中的GSOD数据的预处理过程. GSOD的数据可以在NCDC官网找到: 其实就是如下FTP信息: ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod 路径:/pub/data/gsod 进入FTP你会发现所有天气信息按年保存文件夹里面,当前有115个文件

使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个表用来存放ncdc的数据 create table ncdc ( year string, month string, data string, time string, air string, a string, b string, c string, d string, e string, f

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hadoop是一个分布式的基础架构,利用分布式实现高效的计算与储存,最核心的设计在于HDFS与MapReduce,HDFS提供了大量数据的存储,mapReduce提供了大量数据计算的实现,通过Java项目实现hadoop job处理海量数据解决复杂的需求. 一.基本环境及相关软件的配置 具体配置说明:基本环境配置及权限申请 二.hadoop项目开发流程 hadoop基本的开发为job的初始化与分布式处理流程的开发. 1.任务基本配置 首相依据业务需求,须要在代码中配置job在每台机器上须要的ja

因为要做个天气应用.须要找个天气的API.上网上搜了下都是那几个,并且基本都过时了.百度有个天气API,只是貌似仅仅能提供当天的.网上提到的中国气象接口的文章,大都用的时旧API,有的被封了,有的永远停到了2014年3月24不更新了. 后来找到了中国天气的新接口,已经升级成气象数据开放平台了http://openweather.weather.com.cn/.没有开发人员社区或论坛什么的,仅仅能自己琢磨他的文档了(感觉没人维护..). 经过几个疑难点卡住后.总算调通了. 现分享给大家. 1.申请

1.问题描述 首先,需要解析的Json数据类似于下面的格式,但是包含了Java关键字abstract: { ret: 0, msg: "normal return.", news: [ { id: "NEW2016062800875700", from: "腾讯新闻客户端", qqnews_download_url: "http://inews.qq.com/m?refer=openapi_for_xiaotiancai",

1.先贴一下气象数据的csv源格式,由于数据内容较多,就放一部分(china_sites_20150102.csv) date,hour,type,1001A,1002A,1003A,1004A,1005A,1006A,1007A,1008A,1009A,1010A,1011A,1012A,1013A,1014A,1015A,1016A,1017A,1018A,1019A,1020A,1021A,1023A,1024A,1025A,1026A,1027A,1028A,1029A,1030A,10