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理解Mapreduce

时间:2018-05-10 23:18:57      阅读:119      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:png   apr   ftp   red   cer   运行   bubuko   ror   文件   


import
sys for line in sys.stdin: line=line.strip() words=line.split() for word in words: print %s\t%s % (word,1) 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)

3.将其权限作出相应修改

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5.查看运行结果

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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

  1. 气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa
  2. 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)
    wget -D --accept-regex=REGEX -p data -r -c ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2013/6*
    

      

  3. 解压数据集,并保存在文本文件中
    zcat ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2013/6*.gz >qxdatazwt.txt

     

  4. 对气象数据格式进行解析
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.编写map函数,reduce函数

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将其权限作出相应修改

chmod a+x /home/hadoop/mapper.py
chmod a+x /home/hadoop/wc/reducer.py

放到HDFS上运行

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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

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原文地址:https://www.cnblogs.com/jianzhihao/p/9022001.html

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