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 %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(' ', 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 %s' % (current_word, current_count) current_count = count current_word = word if current_word == word: print '%s %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
- 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上
- 用Hadoop Streaming命令提交任务
9.查看运行结果