用mapreduce 处理气象数据集

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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))

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

用mapreduce 处理气象数据集

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原文地址：https://www.cnblogs.com/5277hnl/p/9016724.html