用mapreduce 处理气象数据集

Posted 2020-11-03 刘宇yuyuyu

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 ‘%s\t%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 ‘%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)

 

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