**********************2017-10-03----2017-10-07**********************
更改了hadoop以及hbase的配置文件，更改了主机名为foxweather
拍摄快照
完成了数据库设计
完成了ConstantsHBase类，对表结构进行了硬编码
完成了HBaseDB类，可以实现与hbase的连接
完成了InitHBase类，可以通过API创建表结构
完成了DBConfig类，可以通过配置文件配置数据库URL
完成了前端页面的整合（以前做过的，未对js进行精简）
完成了对城市列表的爬取。
明天见！
**********************2017-10-08*************************************
爬取数据成功！时间跨度为2014年5月到2017年9月。
分月保存，约计16335800条数据。
开始准备编写TO类和POJO类，为loader类做准备。
************************************2017-10-21************************************
完成了TO和POJO类的编写
完成了文件数据读取工具类的编写，可以识别文件中的不规则数据并转成对象，再完成了dao层的编写之后即可导入数据。明天准备写dao层，并通过自动化执行，完成四十多个文件的数据导入。
今天暴露出来一个问题就是对集合，还有class.forname的类不熟悉 对集合和泛型不熟悉
************************************2017-10-22************************************
数据库连接工具类编写完成，一些数据的插入操作也写在了这个类里。
dao层先编写weatherDao类的编写，在该类中调用工具类中的方法。
数据导入出现问题，是cityTO的id问题，尝试编写使用城市代码来做cityTO类的id，但是这样做需要再编写一个对excel文件的loader类。
************************************2017-10-23************************************
昨天那个问题，今天解决了。在为weatherTO的cityTO成员赋值时，调用一个通过城市名返回cityTO对象的方法来赋值。该方法通过双文件读取来组装一个cityTO对象。
编写完成之后发现同时读写多个文件速度太慢了； 再次改进。
决定在加载weather数据之前先搞city数据，分三步。
第一步：通过读取任意一个weather数据文件获取数据源中的城市名列表，去重后保存在set集合里
第二步：由城市名列表set循环调用之前编写的城市名返回cityTO对象的方法，输出每个cityTO对象的json到文件中。
第三步：先利用上一步生成的文件，调用to类中的构造函数，生成一个保存了所有城市信息的set，然后在加载weather数据时在set里查city数据并赋值。
这样的话，为weatherTO的cityTO成员赋值时，可以直接在程序（内存）里查数据，而不是双文件读取，这样快很多。
大致估计了一下，每个文件数据导入需要2小时，40个文件......好吧，加班！
------另：
应要求，今天需要写一下本周的进度目标：完成空气质量分析模块中的统计查询和关联分析模块，即后端算法核心。
日志写的有点乱，明天改进