用mapreduce 处理气象数据集

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
• 用Hadoop Streaming命令提交任务
• 查看运行结果

本次的所有操作均在当前用户目录下的/temp/2018-05-09中

通过wget下载压缩文件，命令如下：

wget -drc --accept-regex=REGEX -P data ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2015/6*

在这之前，需要配置好环境，在.bashrc中加入下面的命令

export PATH=$PATH:/usr/local/hbase/bin:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar

下载后解压，之后启动hdfs，将解压文件放入系统中，命令如下

start-dfs.sh
hdfs dfs -mkdir weather_data
hdfs dfs -put weather.txt weather_data/

文件放入系统后可以编写mapper.py了,主要代码如下：

import sys

for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    print('%s\t%d' % (line[15:23], int(line[87:92])))

reducer.py了,主要代码如下：

from operator import itemgetter
import sys

current_date = None
current_temperature = 0
date = None

for line in sys.stdin:
    line = line.strip()
    date, temperature = line.split('\t', 1)
    try:
        temperature = int(temperature)
    except ValueError:
        continue

    if current_date == date:
        if current_temperature < temperature:
            current_temperature = temperature
    else:
        if current_date:
            print('%s\t%d' % (current_date, current_temperature))
        current_temperature = temperature
        current_date = date

if current_date == date:
    print('%s\t%d' % (current_date, current_temperature))

上面的reducer是求出最高气温，求出最低只需要将

if current_temperature < temperature:改为 if current_temperature > temperature:

这里测试运行mapper和reducer，命令如下：

chmod a+x mapper.py
chmod a+x reducer.py
cat test.txt | python mapper.py | python reducer.py 

test.txt中包含了部分的天气数据

下面是运行截图：

运行成功后可编写run.sh

hadoop jar $STREAM \
-D stream.non.zero.exit.is.failure=false \
-file /home/hadoop/temp/2018-05-09/mapper.py \
-mapper 'python /home/hadoop/temp/2018-05-09/mapper.py' \
-file /home/hadoop/temp/2018-05-09/reducer.py \
-reducer 'python /home/hadoop/temp/2018-05-09/reducer.py' \
-input /user/hadoop/weather_data/*.txt \
-output /user/hadoop/weather_output

运行run.sh

source run.sh

最后的运行结果通过cat打印截图：

/temp下的文件在链接中下载