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NCDC天气数据父目录地址为ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/,编写如下脚本下载1901年到1950年的天气数据: #!/bin/sh uri=ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/ start= end= for((i=start;i

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

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://www.hadoopbook.com/)给出的指导进行操作.接下来,首先说明如何处理原始的气象文件. 原始数据实际是一组经过bzip2压缩的tar文件.每个年份的数据单独放在一个文件中.部分文件列举如下: 1901.tar.bz2 1902.tar.bz2 1903.tar.bz2 ... 2000.t

已过时,无法使用 从网上找到一个脚本,修改了一下 #!/bin/bash CURRENT_DIR=$(cd `dirname $0`; pwd) [ -e $CURRENT_DIR/ncdc ] || mkdir $CURRENT_DIR/ncdc [ -e $CURRENT_DIR/ncdc/files ] || mkdir $CURRENT_DIR/ncdc/files for i in `seq 1901 2012` do cd $CURRENT_DIR/ncdc/ wget -r -np

我在看<Hadoop权威指南>时,里面提供了NCDC天气数据样本,提供的下载链接是:点击打开链接,但是里面只提供了1901和1902这两年的数据,这未免也太少了点!完全称不上“BIG DATA”,于是我现在提供一个方法获取1901年到2014年的天气数据样本.在网站:点击打开链接中提供了这些数据包,虽然每一个包都只有几十K,但是数据包太过于多了,原来是太少了,现在是太多了,都是个问题,不可能一个个手动去下载,其实编写几行shell语句就可以轻松解决这个问题! 准备工作:要是在Ubuntu或者是

摘要:hadoop安装完成后,像学习其他语言一样,要开始写一个“hello world!” ,看了一些学习资料,模仿写了个程序.对于一个C#程序员来说,写个java程序,并调用hadoop的包,并跑在linux系统下,是一次新的尝试. hadoop ncdc气象数据: http://down.51cto.com/data/1127100 数据说明: 第15-19个字符是year 第45-50位是温度表示,+表示零上 -表示零下,且温度的值不能是9999,9999表示异常数据 第50位值只能是0.

: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(Python语言) 内容 :MapReduce是否可以自动识别新增节点? 内容 :使用Hadoop公平调度器 内容 中新增节点后,DataNode无法启动 运行环境说明 1.1  硬软件环境 线程,主频2.2G,6G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 buil

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 虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,512内存 JDK:java version "1.7.0_45" Hadoop:1.1.2 1.2 机器网络环境 集群包含三个节点:1个namenode.2个datanode,其中节点之间可以相互ping通.节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan  .该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 [注]该系列所使用到安装包.测试数据和代码均可在百度网盘下载,具体地址为 http://pan.baidu.c

转自:http://pieux.github.io/blog/2013-05-08-learn-hadoop-the-definitive-guide.html 1 前言 Hadoop的内部工作机制: 分布式系统理论, 实际工程和常识于一体的系统. 但是,Hadoop提供的用于构建分布式系统的工具–数据存储, 数据分析,和协调处理–都非常简单. 本书的结构: 1章介绍历史, 2章介绍MapReduce,3章剖析Hadoop文件系统, 特别是HDFS,4章包含Hadoop的基本I/O操作:数据完整

老师:MissDu 提交作业 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: prin

我们生活在大数据时代!!!微博.微信.云存储等大数据的需求,Hadoop由此诞生. 以下面部分数据为例: 1)Facebook存储着约100亿张照片,约1PB存储容量: 2)纽约证券交易所每天产生1TB的交易数据. 数据存储与分析: 我们遇到的问题很简单:多年来的磁盘数据读取速度诶发与时俱进,而在大数据时代获取信息的时效性是比较严格的,同时大数据意味着无法把所有数据存储在同一地方,分布式文件系统HDFS(hadoop distributed FileSystem)由此衍生.MapReduce提出

看过Tom White写的Hadoop权威指南(大象书)的朋友一定得从第一个天气预报的Map Reduce程序所吸引, 殊不知,Tom White大牛虽然在书中写了程序和讲解了原理,但是他以为你们都会部署了,这里轻描淡写给 带过了,这样就给菜鸟们留了课题,其实在跑书中的程序的时候,如果没经验,还是会踩坑的. 这里笔者就把踩过的坑说一下,以防后来人浪费时间了. 1. 首先,你得下载书中的ncdc气象原始数据,这个可以从书中的官网下载. 作者比较做人家,只给了2年的历史数据,无妨,2年也可以运行.

第1章 初识Hadoop 1.1 数据!数据! 1.2 数据的存储与分析 HDFS实现数据的存储,MapReduce实现数据额分析与处理 1.3 相较于其他系统的优势 MapReduce是一个批量查询处理器,能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的动态查询. 1.3.1 关系型数据库管理系统 寻址时间的提升远小于传输速率的提升 1.3.2 网格计算 1.3.3 志愿计算 1.4 Hadoop发展简史 1.5 Apache Hadoop和Hadoop生态系统 1.6 Hadoop的发行版本 1.

作者:Aitian Ma链接:https://www.zhihu.com/question/24965053/answer/102858134来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. Hadoop的HDFS和Hadoop的面试问题1)列出Hadoop集群的Hadoop守护进程和相关的角色.Namenode:它运行上Master节点上,负责存储的文件和目录所有元数据.它管理文件的块信息,以及块在集群中分布的信息. Datanode:它是一个存储实际数据的Slave节点.它定时向Name

一.大数据介绍 1.大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取.管理.处理.并整理成为人类所能解读的形式的信息. 2.大数据,可帮助我们能察觉商业趋势.判断研究质量.避免疾病扩散.打击犯罪或测定即时交通路况等. 3.麦肯锡全球研究院(MGI)预测,到2020年,全球数据使用量预计达到35ZB(1ZB=1000EB,1EB=1000PB,1PB=1000TB,1TB=1000GB). 4.Google每天要处理的数据高达几百PB.百度每天处理数据几十PB.腾讯微信活跃用

1.概述 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供SQL接口并且用于OLAP业务于Hadoop的大数据集上,该项目由eBay贡献于Apache. 2.What is Kylin 在使用一种模型,我们得知道她是干什么的,那么首先来看看Kylin的特性,其内容如下所示: 可扩展超快的OLAP引擎:Kylin是为减少在Hadoop上百亿级别数据查询延迟而设计的. Hadoop ANSI SQL接口:Kylin为Hadoop提供标准的SQL,其支持大部分查询功能. 出色的交互式查询能力:

转自http://www.dataguru.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=286174 随着互联网的快速发展,涌现出了一大批以Facebook,Twitter,人人,微博等为代表的新型社交网站.这些网站用户数量的迅速增长使得海量的用户数据不断被产生出来,而如何有效地对这些海量的用户数据进行社交网络分析(Social Network Analysis)正成为一个越来越热门的问题.本文向大家介绍由IBM中国研究院和北京邮电大学合作开发的X-RIME开源库(http:

Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中. Hadoop的核心是分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)和MapReduce. Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力. Hadoop的特性 Hadoop是一个能够对大量数据进

前言:前段时间将hadoop01的虚拟机弄的崩溃掉了,也没有备份,重新从hadoop02虚拟上克隆过来的,结果hadoop-eclipse插件一样的编译,居然用不起了,找了3天的原因,最后还是没有解决,只能用hadoop shell 命令去测试了,反正影响不大,只不过用着不方便而已. 心累中........... 正文: 解压安装Hadoop [hadoop@hadoop01 ~]$ cp /home/hadoop/Resources/hadoop-3.2.0.tar.gz ~/ [hadoop

气象数据集 我们要写一个气象数据挖掘的程序.气象数据是通过分布在美国各地区的很多气象传感器每隔一小时进行收集,这些数据是半结构化数据且是按照记录方式存储的,因此非常适合使用 MapReduce 程序来统计分析. 数据格式 我们使用的数据来自美国国家气候数据中心.美国国家海洋和大气管理局(简称 NCDC NOAA),这些数据按行并以 ASCII 格式存储,其中每一行是一条记录. 下面我们展示一行采样数据,其中重要的字段被突出显示.该行数据被分割成很多行以突出每个字段,但在实际文件中,这些字段被整合