之前的WordCount，比较简单，就只上了代码，接下来稍微复杂一点的项目，将会记录整个项目编写过程的思路项目介绍：统计每年，每月最热的两天的温度数据：1949-10-01 14:21:02 34c
1949-10-02 14:01:02 36c
1950-01-01 11:21:02 32c
1950-10-01 12:21:02 37c
1951-12-01 12:21:02 23c
1950
MapReduce对于大数据来说就是一个特别简单的青铜时代，现在我们可能用到的并不多，但是还要学一些，MapReduce用来处理分布式并行计算对为什么MapReduce被淘汰想了解一些的可以看以下这个 mapreduce为什么被淘汰了？ MapReduce是Hadoop系统核心组件之一，它是一种可用于大数据并行处理的计算模型、框架和平台，主要解决海量数
转载
2023-09-07 20:52:26
174阅读
# 基于MapReduce的气候数据分析与可视化入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用MapReduce进行气候数据分析与可视化感到困惑。本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你理解整个过程，并提供每一步所需的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2 | M
如图所示我们要计算每年中每个月气温倒序排行，在这个例子中我们输入文件中的年份只有3个，所以例子中的reduceTask个数是3个。如果不确定年份的个数，就不能使用年份维度作为reduceTask个数。首先，上传weather文件到/usr/input下：执行任务：分别查看/usr/output/weather下的三个文件内容：1949年：1950年：1951年： 上代码：pa
一、MapReduce模型1、MapReduce是大规模数据(TB级)计算的利器，Map和Reduce是它的主要思想，来源于函数式编程语言。2、Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现Map和Reduce两个接口，即可完成TB级数据的计算。3、常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用。另外，还可以用于科学数据计算，如圆周率PI的计算等。4、当我们提交一个计算作业
1 MapReduce简介1.1 MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。 1.2 MapReduce做什么 MapReduce擅长处理大数据，它为什么具有这种能力呢？这可由MapReduce的设
转载
2024-01-03 23:30:00
45阅读
概念Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架； Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上；为什么要MAPREDUCE（1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任 （2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的复杂度和开发
额外的MapReduce功能 图4.6 插入了Combiner的MapReduce数据流 Combiner：前面展示的流水线忽略了一个可以优化MapReduce作业所使用带宽的步骤，这个过程叫Combiner，它在Mapper之后Reducer之前运行。Combiner是可选的，如果这个过程适合于你的作业，Combiner实例会在每一个运行map任务的节点上运行。Combiner会接收
MapReduce简介：MapReduce”分而治之“的思想处处可见，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。Map负责”分“，即把复杂的任务分解为若干个”简单的任务“来处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。MapReduce运行再Yarn集群上（资源调度的平台）经典案列：word
【内容简述】：一、理论讲解1、土壤风蚀风力侵蚀是土壤侵蚀的主要类型之一。在全球范围内，易于遭受风蚀的土地约占陆地面积的1/4。在我国北方干旱、半干旱及部分半湿润地区,风蚀是土地退化的主要过程之一。根据全国第三次水土流失普查数据,全国风蚀总面积为195.70万km2，占国土总面积的20.6%。土壤风蚀预报技术是为了指导风蚀土地的可持续利用而发展起来的。它以风蚀动力过程及风蚀因子的影响作用
一、MapReduce第一讲WordCount（单词计数）在这里小编做一下简介：MapReduce计算框架。 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2）MapRe
转载
2023-11-21 17:25:17
36阅读
# 基于MapReduce的气象数据分析项目需求分析
在当今的数据时代，气象数据的分析对于各种应用场景至关重要，如天气预报、环境监测以及气候研究等。MapReduce是一种处理和生成大数据集的编程模型，它的并行性和分布式特性使得它成为处理海量气象数据的理想选择。本文将带领刚入行的小白了解如何实现基于MapReduce的气象数据分析，包括整个过程的工作流程及详细代码示例。
## 整体流程
我们
目录一、时空数据的常见格式1. 常见格式的简介2. 常见格式的读取导入模块读取nc数据创建nc数据绘制nc数据绘制GeoTIFF数据读取Shapefile数据绘制Shapefile数据二、时空数据的可视化导入模块1D数据绘制2D数据绘制 三、时空数据的基本分析导入模块K-Means聚类保存等值线轮廓四、大型数据集的处理导入模块读取数据压缩文件并行计算：Dask本项目根据Working w
转载
2023-09-12 22:27:46
3阅读
说明：通过本文对MapReduce编程模型循序渐进的说明，你可以对MapReduce工作机制有一个总体上的很好的把握，是来自IBM developerWorks的一篇非常好的文章（转载）！Google 在 2001 年发布图像搜索功能时，只有 2.5 亿索引图像，不到 10 年，这个巨大的搜索功能已经可以检索超过 100 亿个图像了，每分钟有 35 小时的内容上传到 YouTube。据称，Twit
案例一：基于MapReduce求每年的最大天气一、准备条件：1、数据源：两个“.gz”文件，分别为1901.gz/192.gz
2、Hadoop集群环境二、数据源分析：1、第16-20位为年份信息
2、第88位为+号时89-93为温度信息，为-号时88-93为温度信息
3、提取后数据举例为：
（1901，0）
（1901，22）
（1901，-11）
。。。。。。
转载
2023-08-05 12:15:58
399阅读
第1章 MapReduce概述1.1 MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运真程序，并发运行在一个Hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1.MapReduce易于编程它简单的实现一些接口，
MapReduce案例1.单词计数--wordcount首先准备好文件 Hello World
Hello Java
Hello World
Hello hadoop
wo
shi
wo 开始编写程序 public class MapReduceTest {
//第一个参数是我们的行偏移量
//第二个参数是我们的数据集
//第三个是我们要输出时候的key类型
作业要求实现一个ADI和CSV数据处理功能，按照命令行参数的指示，进行对应的处理包括-i读取，-o导出，-s查询，-l按时间查询，格式如下-i <file name>(可以导入.csv或.adi格式的文件)-o <file name>(只能输出.csv或.adi格式的文件)-s <call>(按名称为call的字段查找记录，可以更改为按照其他字段查找记录)-l
1. 项目简介 本项目利用网络爬虫技术从某天气预报网站抓取某一城市的历史天气数据，构建天气数据分析与预测系统，实现对天气状况、最高气温、最低气温、风力和风向等维度的可视化分析和横向纵向比较， 并构建机器学习聚类算法实现对天气数据的预测分析。  
1.熟练掌握Map端join的程序编写2.准确理解Map端join的设计原理3.了解Map端join的适用场景4.学会编写Map端join的程序代码解决实际问题实验原理MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join、Reduce端join还有单表连接，现在我们要讨论的是Map端join，Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为
转载
2023-07-31 22:10:29
58阅读
