"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

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

摘要:hadoop安装完成后,像学习其他语言一样,要开始写一个“hello world!” ,看了一些学习资料,模仿写了个程序.对于一个C#程序员来说,写个java程序,并调用hadoop的包,并跑在linux系统下,是一次新的尝试. hadoop ncdc气象数据: http://down.51cto.com/data/1127100 数据说明: 第15-19个字符是year 第45-50位是温度表示,+表示零上 -表示零下,且温度的值不能是9999,9999表示异常数据 第50位值只能是0.

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan  .该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 [注]该系列所使用到安装包.测试数据和代码均可在百度网盘下载,具体地址为 http://pan.baidu.c

看过Tom White写的Hadoop权威指南(大象书)的朋友一定得从第一个天气预报的Map Reduce程序所吸引, 殊不知,Tom White大牛虽然在书中写了程序和讲解了原理,但是他以为你们都会部署了,这里轻描淡写给 带过了,这样就给菜鸟们留了课题,其实在跑书中的程序的时候,如果没经验,还是会踩坑的. 这里笔者就把踩过的坑说一下,以防后来人浪费时间了. 1. 首先,你得下载书中的ncdc气象原始数据,这个可以从书中的官网下载. 作者比较做人家,只给了2年的历史数据,无妨,2年也可以运行.

第一个MapReduce的例子 Hadoop Guide的第一个MapReduce的例子是处理气象数据的(数据来源ncdc),终于跑通了.总结一下步骤,安装hadoop不在本文中介绍 1 数据预处理 1.1 下载数据 测试数据需要在ncdc的官方ftp上进行下载,年份跨度范围1901到2016,不写个脚本下载,靠手工是行不通的,脚本如下: download.sh !bin/bash for i in {1901..2015} do wget --execute robots=off -r -np

注意:本实验是对前述实验的延续,如果直接点开始实验进入则需要按先前学习的方法启动hadoop 部署节点操作系统为CentOS,防火墙和SElinux禁用,创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录,用于存放 Hadoop等组件运行包.因为该目录用于安装hadoop等组件程序,用户对shiyanlou必须赋予rwx权限(一般做法是root用户在根目录下 创建/app目录,并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanlou /app

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

: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(Python语言) 内容 :MapReduce是否可以自动识别新增节点? 内容 :使用Hadoop公平调度器 内容 中新增节点后,DataNode无法启动 运行环境说明 1.1  硬软件环境 线程,主频2.2G,6G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 buil

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

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) 解压数据集,并保存在文本文件中 对气象数据格式进行解析 编写map函数,reduce函数 将其权限作出相应修改 本机上测试运行代码 放到HDFS上运行 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据

老师:MissDu 提交作业 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: prin

令人惊讶的是,Hadoop在短短一年的时间里被重新定义.让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分,以及它们各自具有的意义. 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是 ,它不再是原来的Hadoop. 这边厢,Cloudera有时换掉HDFS改用Kudu,同时宣布Spark是其圈子的核心(因而一概取代发现的MapReduce);那边厢,Hortonworks加入了Spark阵营.在Cloudera和Hortonworks之间,“Hadoop”集群中唯一可以确信的项目就是 YARN.但是Databr

原文链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice2/index.html?ca=drs-&utm_source=tuicool 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型

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

Python 在气象上的应用 grug350关注 0.7892019.03.15 23:19:31字数 913阅读 1,024 为什么选择python 免费和开源,没有商业许可限制anaconda pycharmjupyter 庞大而稳定的社区stackoverflow 功能齐全的编程语言,真正面向对象 非常强大和灵活 (https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) 喜欢可读的代码 出版质量图绘制 轻松读/写netcdf和grib数据 轻松使用Fort

Netty作为异步的.事件驱动一个网络通信框架,使用它可以帮助我们快速开发高性能高可靠性的网络服务. 为了更好的使用Netty来解决开发中的问题,学习Netty是很有必要的. Netty现在主流有三个版本:Netty3.Netty4.Netty5.这三个版本中,变化最大的要数线程模型了,各版本的线程模型均不相同.但是有一点是变化不大的,那就是Channel模型,因而数据处理流程也不会有太大的变化.所以本篇就来说一下Netty的数据处理流程,各版本的线程模型会后续说明. Channel 模型 关于

环境:Windows 最近用Caffe跑了一下AlxNet网络,现在总结一下数据处理部分:(处理过的数据打包链接:http://pan.baidu.com/s/1sl8M5ad   密码:ph1y) (1)获得数据集,途径有: 1.Benchmark(数据库)  AFLW   FDDB 2.最新论文(2016) 3.Thinkface论坛 数据量:庞大的数据量支撑,最少1w张(正,负样本各一万张),格式如下: xxxx.jpg x1,y1,x2,y2(标注label),即人脸所在矩形框的坐标 x

第三天我们将学习Asp.Net中数据处理功能,了解数据访问层,EF,以及EF中常用的代码实现方式,创建数据访问层和数据入口,处理Post数据,以及数据验证等功能. 系列文章 七天学会ASP.NET MVC (一)——深入理解ASP.NET MVC 七天学会ASP.NET MVC (二)——ASP.NET MVC 数据传递 七天学会ASP.NET MVC (三)——ASP.Net MVC 数据处理 七天学会ASP.NET MVC (四)——用户授权认证问题 七天学会ASP.NET MVC (五)—

需要注意的是,调用的封装的数据库,和jQuery的保存地址 一.注册 (1)写文本框来进行用户名的验证 <input type="text" id="uid" /> <span id="tishi"></span> //这个使用来显示提示信息的 (2)用jQuery语句写:用户名存在不能使用,用户名可以使用 $("#uid").blur(function(){ //取用户名 var uid