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

: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

转自:http://blog.csdn.net/luyee2010/article/details/8624470 一.从Map到Reduce MapReduce其实是分治算法的一种实现,其处理过程亦和用管道命令来处理十分相似,一些简单的文本字符的处理甚至也可以使用Unix的管道命令来替代,从处理流程的角度来看大概如下: cat input | grep | sort | uniq -c | cat > output # Input -> Map -> Shuffle & Sor

原文地址:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/23/2465820.html 一.从Map到Reduce MapReduce其实是分治算法的一种实现,其处理过程亦和用管道命令来处理十分相似,一些简单的文本字符的处理甚至也可以使用Unix的管道命令来替代,从处理流程的角度来看大概如下: cat input | grep | sort | uniq -c | cat > output # Input -> Map -> Shuff

一.简介 SuperMap iClient for JavaScript提供了热点图(HeatMapLayer),用于渲染数据衰减趋势.颜色渐变的效果. 原理:在客户端直接渲染的栅格图,热点图的渲染需要三大要素:1.热点数据,热点数据需要点数据,每一个热点数据需要有地理位置以及权重值 (能够明显的表现某位置某事件发生频率或事物分布密度等,如可以为温度的高低.人口密集度等等):2.热点衰减渐变填充色集合, 用于渲染每一个热点从中心向外衰减时的渐变色:3.热点半径,也就是衰减半径.每一个热点需要从中

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 *gz > /home/hadoop/input/sample.txt 3.查看数据格式 4.把文件sample.txt放进hdfs文件系统里 [hadoop@Master input]$ hadoop fs -put /home/hadoop/input/sample.txt  /user/hadoop

文档内容: 1:下载<hadoop权威指南>中的气象数据 2:对下载的气象数据归档整理并读取数据 3:对气象数据进行map reduce进行处理 关键词:<Hadoop权威指南>气象数据 map reduce python matplotlib可视化 一:下载<hadoop权威指南>一书中的气象数据 <hadoop权威指南>一书中的气象数据位于 http://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/, 新建 getdata.py文件

MapReduce——计算温度最大值 (基于全新2.2.0API) deprecated: Job类的所有Constructors, 新的API用静态方法getInstance(conf)来去的Job的实例: Code: import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org

Hadoop 2:Mapper和Reduce Understanding and Practicing Hadoop Mapper and Reduce 1 Mapper过程 Hadoop将输入数据划分为等长的小数据块(默认为64MB)的过程叫做分片,并为每个分片构建一个Mappper任务,并由Mapper任务执行用户自定义的函数处理分片中的数据,mapper就是将这些数据中包含我们感兴趣或要处理的数据构成一个以键值存储的数据集,比如按年月分析NCDC每月最高温度信息(关于NCDC温度数据格式和

"世界气象日"(World Meteorological Day)又称"国际气象日",是[世界气象组织]成立的纪念日. 国际气象组织的前身原为非官方性国际气象合作机构,1947年9 - 10月,该组织在美国华盛顿召开了45国气象局长会议,决定成立世界气象组织(WorldMeteorologicalOrganization,WMO),并通过了世界气象组织公约. Weather-ready, climate-smart ,这是2018年世界气象日主题,与之对应的中文主题

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

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

数据分析实例 -- 气象数据 一.实验介绍 本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化.我们在实验过程中先会运用 Python 中matplotlib库的对数据进行图表化处理,然后调用 scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析,最终在图表分析的支持下得出我们的结论. 1.1 课程来源 本课程基于 图灵教育 的 <Python数据分析实战> 第2章制作,感谢 图灵教育 授权实验楼发布.如需系统的学习本书,请购买<Python数据分析实战>. 为了

1.需求 2.思路 3.代码实现 3.1MyWeather 类代码: 这个类主要是用来定义hadoop的配置,在执行计算程序时所需加载的一些类. package com.hadoop.mr.weather; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable

温度排序代码,具体说明可以搜索其他博客 KeyPair.java package temperaturesort; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; public class KeyPair i

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据版本2(九) 这篇博客,给大家,体会不一样的版本编程. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.weather; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOExce

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. MRUnit 框架 MRUnit是Cloudera公司专为Hadoop MapReduce写的单元测试框架,API非常简洁实用.MRUnit针对不同测试对象使用不同的Driver: MapDriver:针对单独的Map测试  ReduceDriver:针对单独的Reduce测试    MapReduceDri

1. 干球温度.露点温度和湿球温度 dry bulb temperature, dew temperature, and wet-bulb temperature 摘要:未饱和湿空气中水蒸汽处于过热状态:而在饱和空气中的 水蒸汽处于饱和蒸汽状态--平衡状态.未饱和空气达到饱和可以经 历不同的途径:在温度不变的情况下,水分向空气中蒸发,增加蒸汽 分压力,而蒸汽分压力达到该温度相应的饱和压力时,即可达到饱和空气状态:在保持湿空气中蒸汽分压力不变的情况下,降低湿空气温 度,当温度降到与相应的水蒸汽的饱

在权威指南中,有个关于处理温度的MapReduce类,具体如下: 第一部分:Map public class MaxTemperatureMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{ //其他代码 public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text,IntWritable> out

前言. [如果使用过程有什么问题可以QQ或邮箱联系我. 1919988942  | w2638301509@gmail.com] ______________________________________________ 这大概是我做的最累的VB6作品,啊...累死了......   [并且我也懒得花心思去改代码了,里面有非常非常多的垃圾代码,但是对VB新手初学者而言,这个类模块非常适合你学习.因为简单且易懂] 第一次玩编程熬到四点.....感觉整个人都不好了. 类模块所有的气象数据都来源于中