“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个文件夹(1901至2015年):

以2012年的数据为例,里面含有12409个文件:这表示里面含有全球12408个观测站点提供的数据,分别各占一个gz包,每一年的数据最终被打包在gsod_2012.tar的文件里面:

如果这时候你打算下载所有包,那你需要下载约40万个,所以我们filter掉gz包,只需要下载115个tar包就含有所有数据。

在FileZila中新建一个filter:



在远程文件中应用该设置:

此时FTP上只显示tar文件:

然后下载整个gsod文件夹到本地,最终是3.43GB的数据.

每个tar文件是如下文件结构:

由于每个tar文件都含有数千上万的小文件,在Hadoop在数量小且单个文件大的场景下表现得最好,所以Hadoop: The Definitive Guild建议大家讲将每一年所有站点的数据合并问一个大文件,这也就是最后一本书讲的内容。

首先介绍下我的环境:

Hadoop 2.6.0  一个主节点 三个从节点:

Ubuntu 14.04.01

192.168.137.10  namenode

192.168.137.11  datanode1

192.168.137.12  datanode2

192.168.137.13  datanode3

首先将Windows本地的gsod文件夹上传到namenode:

在HDFS上新建GSOD文件夹保存所有tar文件,新建GSOD_ALL文件夹来保存打包后的文件:

hdfs dfs -mkdir /GSOD /GSOD_ALL

查看文件夹是否建立:

hdfs dfs -ls /

输出如下:

将本地的namenode上的gsod文件夹里的文件上传到HDFS上:

hdfs dfs -put gsod/* /GSOD/

本例中我只上传了10个文件到HDFS:

hadoopid@namenode:~$ hdfs dfs -ls /GSOD

Found 10 items

drwxr-xr-x   - hadoopid supergroup          0 2015-01-26 11:06 /GSOD/2000

drwxr-xr-x   - hadoopid supergroup          0 2015-01-26 11:06 /GSOD/2001

drwxr-xr-x   - hadoopid supergroup          0 2015-01-26 11:06 /GSOD/2002

drwxr-xr-x   - hadoopid supergroup          0 2015-01-26 11:06 /GSOD/2003

drwxr-xr-x   - hadoopid supergroup          0 2015-01-26 11:06 /GSOD/2004

drwxr-xr-x   - hadoopid supergroup          0 2015-01-26 11:06 /GSOD/2005

drwxr-xr-x   - hadoopid supergroup          0 2015-01-26 11:06 /GSOD/2006

drwxr-xr-x   - hadoopid supergroup          0 2015-01-26 11:06 /GSOD/2007

drwxr-xr-x   - hadoopid supergroup          0 2015-01-26 11:06 /GSOD/2008

drwxr-xr-x   - hadoopid supergroup          0 2015-01-26 11:06 /GSOD/2009

你可以通过如下命令查看文件块的分布情况:

hdfs fsck /GSOD -files -blocks -racks

结果如下:

/GSOD/2007 <dir>

/GSOD/2007/gsod_2007.tar 88842240 bytes, 1 block(s):  OK

0. BP-1861083552-192.168.137.10-1420535325500:blk_1073742813_2006 len=88842240 repl=3 [/default-rack/192.168.137.13:50010, /default-rack/192.168.137.12:50010, /default-rack/192.168.137.11:50010]

/GSOD/2008 <dir>

/GSOD/2008/gsod_2008.tar 59555840 bytes, 1 block(s):  OK

0. BP-1861083552-192.168.137.10-1420535325500:blk_1073742814_2007 len=59555840 repl=3 [/default-rack/192.168.137.12:50010, /default-rack/192.168.137.11:50010, /default-rack/192.168.137.13:50010]

/GSOD/2009 <dir>

/GSOD/2009/gsod_2009.tar 47206400 bytes, 1 block(s):  OK

0. BP-1861083552-192.168.137.10-1420535325500:blk_1073742815_2008 len=47206400 repl=3 [/default-rack/192.168.137.13:50010, /default-rack/192.168.137.11:50010, /default-rack/192.168.137.12:50010]

Status: HEALTHY

 Total size:    754892800 B

 Total dirs:    11

 Total files:   10

 Total symlinks:                0

 Total blocks (validated):      10 (avg. block size 75489280 B)

 Minimally replicated blocks:   10 (100.0 %)

 Over-replicated blocks:        0 (0.0 %)

 Under-replicated blocks:       0 (0.0 %)

 Mis-replicated blocks:         0 (0.0 %)

 Default replication factor:    3

 Average block replication:     3.0

 Corrupt blocks:                0

 Missing replicas:              0 (0.0 %)

 Number of data-nodes:          3

 Number of racks:               1

FSCK ended at Mon Jan 26 11:09:42 CST 2015 in 8 milliseconds

接下来我们在Hadoop上处理这些文件:

首先我新建了一个generate_input_list.sh来生成MR的input文件

#!/bin/bash
a=$1
rm ncdc_files.txt
hdfs dfs -rm /ncdc_files.txt while [ $a -le $2 ]
do
filename="/GSOD/${a}/gsod_${a}.tar"
echo -e "$filename" >>ncdc_files.txt
a=`expr $a + 1`
done hdfs dfs -put ncdc_files.txt /

给generate_input_list.sh添加执行能力:

chmod +x generate_input_list.sh

使用如下命令来生成在本例中需要处理的文件列表:

./generate_input_list.sh 2000 2009

查看ncdc_files.txt文件:

more ncdc_files.txt

结果如下:

hadoopid@namenode:~$ more ncdc_files.txt 

/GSOD/2000/gsod_2000.tar

/GSOD/2001/gsod_2001.tar

/GSOD/2002/gsod_2002.tar

/GSOD/2003/gsod_2003.tar

/GSOD/2004/gsod_2004.tar

/GSOD/2005/gsod_2005.tar

/GSOD/2006/gsod_2006.tar

/GSOD/2007/gsod_2007.tar

/GSOD/2008/gsod_2008.tar

/GSOD/2009/gsod_2009.tar

我们在接下来的MapReduce中将读取ncdc_files.txt作为入参,读入的格式是Nline,这里我们指定了10个tar文件,所以会产生10个mapper作业

借来新建一个load_ncdc_map.sh文件:

#!/bin/bash
read hdfs_file
echo "$hdfs_file"
# Retrieve file from HDFS to local disk
echo "reporter:status:Retrieving $hdfs_file" >&2
/hadoop/hadoop260/bin/hdfs dfs -get $hdfs_file .
# Create local directory
target=`basename $hdfs_file .tar`
mkdir $target echo "reporter:status:Un-tarring $hdfs_file to $target" >&2
tar xf `basename $hdfs_file` -C $target
# Unzip each station file and concat into one file
echo "reporter:status:Un-gzipping $target" >&2
for file in $target/*
do
gunzip -c $file >> $target.all
echo "reporter:status:Processed $file" >&2
done
# Put gzipped version into HDFS
echo "reporter:status:Gzipping $target and putting in HDFS" >&2
gzip -c $target.all | /hadoop/hadoop260/bin/hdfs dfs -put - /GSOD_ALL/$target.gz
rm `basename $hdfs_file`
rm -r $target
rm $target.all

给load_ncdc_map.sh添加运行权限:

chmod +x load_ncdc_map.sh

通过如下命令查看结果是否正确:

ll load_ncdc_map.sh

结果如下:

-rwxrwxr-x 1 hadoopid hadoopid 792 Jan 26 11:21 load_ncdc_map.sh*

streaming的程序可以通过如下简单的方式检测下运气情况:

cat ncdc_files.txt |./load_ncdc_map.sh 

结果如下:

reporter:status:Processed gsod_2000/996430-99999-2000.op.gz

reporter:status:Processed gsod_2000/996440-99999-2000.op.gz

reporter:status:Gzipping gsod_2000 and putting in HDFS

但是本例中的代码只会处理第一行记录,即2000年的

查看HDFS上目标文件是否生成:

hdfs dfs -ls /GSOD_ALL 

结果如下:

Found 1 items

-rw-r--r--   3 hadoopid supergroup   70931742 2015-01-26 11:27 /GSOD_ALL/gsod_2000.gz

接下来你需要修改load_ncdc_map.sh,使其可以在MapReduce的Streaming上正常运行,因为使用NLineInputFormat,所以只修改了read那一行:

#!/bin/bash
read offset hdfs_file
echo -e "$offset\t$hdfs_file"

接下来使用如下命令调用streaming:

hadoop jar /hadoop/hadoop260/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.0.jar \
-D mapreduce.job.reduces=0 \
-D mapreduce.map.speculative=false \
-D mapreduce.task.timeout=12000000 \
-inputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.NLineInputFormat \
-input /ncdc_files.txt \
-output /output/1 \
-mapper load_ncdc_map.sh \
-file load_ncdc_map.sh

作业提交后屏幕显示如下:

提示运行完毕后使用如下命令查看目标文件是否生成:

hdfs dfs -ls /GSOD_ALL

结果如下:

运行的最后一行告诉你log的位置:

15/01/26 16:29:21 INFO streaming.StreamJob: Output directory: /output/1

查看目录:

hdfs dfs -ls /output/1

结果如下:

Found 11 items
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 0 2015-01-26 16:29 /output/1/_SUCCESS
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 71 2015-01-26 16:26 /output/1/part-00000
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 71 2015-01-26 16:22 /output/1/part-00001
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 71 2015-01-26 16:27 /output/1/part-00002
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 72 2015-01-26 16:26 /output/1/part-00003
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 72 2015-01-26 16:23 /output/1/part-00004
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 72 2015-01-26 16:29 /output/1/part-00005
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 72 2015-01-26 16:27 /output/1/part-00006
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 72 2015-01-26 16:20 /output/1/part-00007
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 72 2015-01-26 16:28 /output/1/part-00008
-rw-r--r-- 3 hadoopid supergroup 70 2015-01-26 16:25 /output/1/part-00009

因为我们的input文件里面有10天记录,所以MR自动产生了10个mapper作业,也就产生了10个output文件

使用cat命令查看文件内容:

hdfs dfs -cat /output/1/part-00000

hadoopid@namenode:~$ hdfs dfs -cat /output/1/part-00000
25 /GSOD/2001/gsod_2001.tar
hadoopid@namenode:~$ hdfs dfs -cat /output/1/part-00001
50 /GSOD/2002/gsod_2002.tar
hadoopid@namenode:~$ hdfs dfs -cat /output/1/part-00003
100 /GSOD/2004/gsod_2004.tar

前面就是输入行的offset,每天记录占25字节“/GSOD/2000/gsod_2000.tar”

生成的文件用Notepad++打开就是如下的样子:

GSOD_DESC.txt有文件的描述

接下来书中的所有实验都可以继续展开了

NCDC 天气数据的预处理的更多相关文章

  1. hive查询ncdc天气数据

    使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个 ...

  2. hadoop-hive查询ncdc天气数据实例

    使用hive查询ncdc天气数据 在hive中将ncdc天气数据导入,然后执行查询shell,可以让hive自动生成mapredjob,快速去的想要的数据结果. 1. 在hive中创建ncdc表,这个 ...

  3. Hadoop学习之NCDC天气数据获取

    期望目的 下载<Hadoop权威教程>里用到的NCDC天气数据,供后续在此数据基础上跑mapred程序. 操作过程 步骤一.编写简单的shell脚本,下载数据文件到本地文件系统 已知NCD ...

  4. 使用腾讯云无服务器云函数(SCF)分析天气数据

    欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:李想 无服务器云函数(SCF)是腾讯云提供的Serverless执行环境,也是国内首款FaaS(Function as a Service ...

  5. 附录C 准备NCDC气象数据(加解释)

    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://ww ...

  6. C#+HtmlAgilityPack+XPath带你采集数据(以采集天气数据为例子)

    第一次接触HtmlAgilityPack是在5年前,一些意外,让我从技术部门临时调到销售部门,负责建立一些流程和寻找潜在客户,最后在阿里巴巴找到了很多客户信息,非常全面,刚开始是手动复制到Excel, ...

  7. caffe中关于数据进行预处理的方式

    caffe的数据层layer中再载入数据时,会先要对数据进行预处理.一般处理的方式有两种: 1. 使用均值处理 transform_param { mirror: true crop_size: me ...

  8. C#抓取天气数据

    使用C#写的一个抓取天气数据的小工具,使用正则匹配的方式实现,代码水平有限,供有需要的同学参考.压缩包中的两个sql语句是建表用的. http://files.cnblogs.com/files/yu ...

  9. C# 解析百度天气数据,Rss解析百度新闻以及根据IP获取所在城市

    百度天气 接口地址:http://api.map.baidu.com/telematics/v3/weather?location=上海&output=json&ak=hXWAgbsC ...

随机推荐

  1. Java 基础 - 装箱, 拆箱

    总结 1-装箱过程是通过调用包装器的valueOf方法实现的,而拆箱过程是通过调用包装器的 xxxValue方法实现的.(xxx代表对应的基本数据类型).例如:在装箱的时候自动调用的是Integer的 ...

  2. SQL Server 添加数据库没有权限等

    { 在安装好sql 后 第一次需要用windows 方式登陆 1.创建一个宁外一个登陆名登陆 在安全->登陆名 2.给此登陆属性的服务器角色添加sysadmin权限 //尽情享受!!! }

  3. 网页存储倒计时与解决网页cookie保存多个相同key问题

    短信倒计时多用网页临时存储,这可以保证网页在关闭状态也可记时. <p class="test_button" id="getcode">获取验证码& ...

  4. 双线程DP

    1.传纸条 好像是一道普及组水题? //Twenty #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> # ...

  5. Django的日常-AJAX

    目录 Django的日常-AJAX AJAX简介 AJAX与JQ的一个实例 AJAX与contentType AJAX传json格式 AJAX传文件 Django的日常-AJAX AJAX简介 首先A ...

  6. SF Symbols 使用

    伴随着WWDC 2019 的举办,对于程序员而言 ,无疑SwiftUI 推出 是比较令人兴奋的一件事情, 其中在SwiftUI 使用之中, 我们经常使用以下系统图片 Image(systemName: ...

  7. OA系统和ERP系统的区别

    一.OA和ERP的区别 1.含义不同: OA指Office Automation,中文简称自动办公系统,帮助企业内部管理沟通的工具,比如新闻公告.内部沟通.考勤.办公.员工请假.审批流程等. ERP指 ...

  8. 移植 inetd

    inetd 的选择及获取 Busybox1.1.3 提供了 inetd 支持.如果读者使用的是较低版本的不提供 inetd 的 Busybox,那么可以考虑使 用 netkit 套件来提供网络服务.强 ...

  9. JavaScript特效源码(1、文字特效)

    注:本文以及以下关于Javascript特效源码都是分享自JavaScript源码大全. 1.逐隐逐现的的特效 逐隐逐现的文字特效[推荐使用][适用于IE4++] (修改显示的文字后根据说明进行共2步 ...

  10. Pascal的sin^-1函数实现

    function unsin(t:real):real; var l,r,ans,mid:longint; function dsin(z:real):real; begin exit(sin(z*p ...