1. 用Python编写WordCount程序并提交任务

程序

WordCount

输入

一个包含大量单词的文本文件

输出

文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔

A编写map函数,reduce函数

map函数:

import sys
for line in sys.stdin:
     line=line.strip()
     words=line.split()
     for word in words:
          print ('%s\t%s' % (word,1))

reduce函数:

from operator import itemgetter
import sys
current_word=None
current_count=0
word=None

for line in sys.stdin:
     line=line.strip()
     word,count=line.split('\t',1)
     try:
          count=int(count)
     except ValueError:
          continue
     if current_word==word:
          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))

B将其权限作出相应修改

sudo chmod 777 mapper.py
sudo chmod 777 reducter.py

C本机上测试运行代码

echo "Hello World, Bye World" | ./mapper.py
echo "Hello World, Bye World" | ./mapper.py | sort -k1,1 | ./reducter.py

D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

2. 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)

A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/2012/8*

cd /usr/hadoop/qx/data/ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2014
sudo zcat 1*.gz >qxdata.txt
cd /usr/hadoop/qx

B对气象数据格式进行解析

C编写map函数,reduce函数

map函数:

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

reduce函数:

from operator import itemgetter
import sys
c_w=None
c_count=0
word=None

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

    if c_w==word:
        if c_count<count:
            c_count=count
    else:
        if c_w:
            print '%s\t%s' % (c_w,c_count)
        c_w=word
        c_count=count
if c_w==word:
    print '%s\t%s' % (c_w,c_count)

D将其权限作出相应修改

E本机上测试运行代码

F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

  3.查看运行结果

MapReduce处理气象数据的更多相关文章

  1. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本3(九)

    不多说,直接上干货! 下面,是版本1. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本1(一) 下面是版本2. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数 ...

  2. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本2(十)

    下面,是版本1. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之挖掘气象数据版本1(一) 这篇博文,包括了,实际生产开发非常重要的,单元测试和调试代码.这里不多赘述,直接送上代码. MRUni ...

  3. Hadoop第5周练习—MapReduce计算气象温度等例子

    :对云计算的看法 内容 :使用MapReduce求每年最低温度 内容 :求温度平均值能使用combiner吗? 内容 :使用Hadoop流求最高温度(awk脚本) 内容 :使用Hadoop流求最高温度 ...

  4. 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 ...

  5. hadoop实验:求气象数据的最低温度

    1.下载部分数据.由于实验就仅仅下载2003年的部分气象数据 2.通过zcat *gz > sample.txt命令解压重定向 [hadoop@Master test_data]$ zcat * ...

  6. Hadoop—MapReduce计算气象温度

    Hadoop-MapReduce计算气象温度 1 运行环境说明 1.1 硬软件环境 主机操作系统:Mac OS 64 bit ,8G内存 虚拟软件:Parallers Desktop12 虚拟机操作系 ...

  7. 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 ...

  8. Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据

    Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP ...

  9. pyhton读取json格式的气象数据

    原文关于读取pm25.in气象数据的pyhton方法,以及浅析python json的应用 以pm25.in网站数据为例. 1.方法介绍 首先感谢pm25.in提供了优质的空气污染数据,为他们的辛勤劳 ...

随机推荐

  1. Install jdk on Ubuntu16

    wikiHow to Install Oracle Java JDK on Ubuntu Linux This tutorial will cover the installation of 32-b ...

  2. x盒子

    0换成1切回

  3. SpringBoot 使用jwt进行身份验证

    这里只供参考,比较使用jwt方式进行身份验证感觉不好,最不行的就是不能退出 登陆时设定多长过期时间,只能等这个时间过了以后才算退出,服务端只能验证请求过来的token是否通过验证 Code: /** ...

  4. 论文笔记之:Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network

    Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network   spynet  本文将经典的 spatial-pyramid formulation ...

  5. JVM相关笔记

    类的加载过程 加载阶段 主要完成以下3件事情:1.通过“类全名”来获取定义此类的二进制字节流2.将字节流所代表的静态存储结构转换为方法区的运行时数据结构3.在java堆中生成一个代表这个类的java. ...

  6. 【转载】RabbitMQ基础知识

    本文转自: https://www.cnblogs.com/dwlsxj/p/RabbitMQ.html 一.背景 RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP(Advanced Message ...

  7. 《机器学习实战》之k-近邻算法(手写识别系统)

    这个玩意和改进约会网站的那个差不多,它是提前把所有数字转换成了32*32像素大小的黑白图,然后转换成字符图(用0,1表示),将所有1024个像素点用一维矩阵保存下来,这样就可以通过knn计算欧几里得距 ...

  8. 基于 Python 和 Pandas 的数据分析(7) --- Pickling

    上一节我们介绍了几种合并数据的方法. 这一节, 我们将重新开始不动产的例子. 在第四节中我们写了如下代码: import Quandl import pandas as pd fiddy_states ...

  9. Centos6.8安装redis(一)

    最近有在学习会话共享的配置,其中一种呢是 nginx+redis+tomcat 的会话共享配置,在记录此会话共享配置之前呢先记录下redis等的安装.这篇先简单记录下redis的安装,是其中一种方式, ...

  10. FZU oj 2277 Change 树状数组+dfs序

    Problem 2277 Change Time Limit: 2000 mSec    Memory Limit : 262144 KB  Problem Description There is ...