使用Hadoop分析气象数据完整版（附带完整代码）
《分布式》布置了一道小作业，让我花了7天时间学习了Hadoop。。。现在终于可以正式地做这个作业了，记录一下。使用Hadoop分析气象数据1 获取数据1.1 下载数据1.2 数据格式1.3 合并数据2 MapReduce处理数据2.2 环境配置，启动集群2.1 上传到HDFS2.2 编写MapReduce代码1 获取数据1.1 下载数据注意：为了不出现横向拖拉，命令里我加了换行，所有命令都是如此。
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《分布式》布置了一道小作业，让我花了7天时间学习了Hadoop。。。现在终于可以正式地做这个作业了，记录一下。
使用Hadoop分析气象数据
1 获取数据
1.1 下载数据
注意：为了不出现横向拖拉，命令里我加了换行，所有命令都是如此。
获取命令：
wget -D --accept-regex=REGEX -P data -r
-c ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/isd-lite/2019/5*
注意：下载可能出现卡顿，直接 ctrl+c 中断，然后再次输入命令即可。
我就下载了下面这么多，共计78429条。
1.2 数据格式
截取部分数据，格式如下：
2019 01 01 00 -65 -123 10199 345 95 8 -9999 -9999
2019 01 01 01 -62 -115 10213 350 86 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 02 -62 -110 10223 343 86 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 03 -62 -114 10234 337 77 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 04 -62 -118 10242 345 86 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 05 -62 -116 10252 331 63 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 06 -62 -114 10259 306 38 6 -9999 -9999
2019 01 01 07 -62 -114 10264 281 29 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 08 -62 -113 10268 268 39 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 09 -59 -116 10271 254 31 3 -9999 -9999
2019 01 01 10 -62 -115 10271 238 24 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 11 -80 -122 10269 254 12 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 12 -67 -103 10264 322 12 5 -9999 -9999
2019 01 01 13 -62 -100 10261 27 13 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 14 -29 -72 10259 230 40 -9999 -9999 -9999
2019 01 01 15 -20 -67 10254 242 49 5 -9999 -9999
字段解释如下：
字段1：位置1-4，长度4:观测年份，四舍五入到最接近
字段2：位置6-7，长度2：观察月，四舍五入到最接近
字段3：位置9-11，长度2：观察日，四舍五入到最接近
字段4：位置12-13，长度2：观察时，四舍五入到最接近
字段5：位置14-19，长度6：空气温度，单位：摄氏度，比例因子：10，缺少值：-9999，
字段6：位置20-24，长度6：露点温度，为了达到饱和，必须在恒定的压力和水蒸气含量下
冷却给定的空气包的温度。单位：摄氏度，比例因子：10，缺少值：-9999
字段7:Pos 26-31，长度6：海平面压力，相对于平均海平面的气压。单位：公顷，比例因
子：10，缺少值：-9999
字段8：32-37号位置，长度6：风向。正北角在正北和风向之间以顺时针方向测量的角度。
单位：角度。比例因子：1，缺少值：-9999。*注：静风风向编码为0。
字段9：38-43位置，长度6：风速，空气通过一个固定点的水平运动速度。单位：米每秒。
比例因子：10。缺少值：-9999
字段10:位置44-49，长度6:天空状况总覆盖代码，表示被云层或其它遮蔽现象覆盖的整个穹
顶的一部分的代码。缺少值：-9999
域：
0:无，SKC或CLR
1： 一个okta-1/10或更小但不是零
2： 两个oktas-2/10-3/10，或几个
3： 三个oktas-4/10
4： 四个oktas-5/10，或SCT
5： 五个oktas-6/10
6： 六个oktas-7/10-8/10
7： 七个oktas-9/10或以上，但不是10/10或BKN
8： 八个oktas-10/10，或OVC
9： 天空模糊不清，或云量无法估计
10： 部分遮蔽
11： 稀散
12： 分散的
13： 暗散射
14： 薄断
15： 破碎的
16： 暗断
17： 薄阴
18： 阴天
19： 阴天
字段11：位置50-55，长度6：液体沉淀深度尺寸-持续一小时，在一个小时的积累期内测量
的液体沉淀的深度。单位：毫米，比例因子：10，缺少值：-9999。*注：痕量降水编码为-1
字段12：位置56-61，长度6：液体沉淀深度尺寸-持续6小时，在六小时的积累期内测量的液
体沉淀的深度。单位：毫米。比例因子：10。缺少值：-9999。*注：痕量降水编码为-1
字段很多，但是这里我只用前5个字段，任务是统计每日最高温度、最低温度、平均温度，有时间的话顺便计算点儿静态统计值。其余字段应该是类似的，正所谓一通百通。
1.3 合并数据
数据很分散，合并数据：
zcat 2019/*.gz > data.txt
到此数据获取完毕。
2 MapReduce处理数据
2.1 环境配置，启动集群
详情跳转到 : 大数据学习系列：Hadoop3.0苦命学习（一），本文不再赘述。
2.2 上传到HDFS
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hadoop/in
hdfs dfs -ls /usr/hadoop/
hdfs dfs -put data.txt /usr/hadoop/in/
执行截图：
去控制台查看一下是否成功：
2.2 编写MapReduce代码
2.2.1 TemperatureMapper
public class TemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text,
Text, LongWritable> {
private static final long MISSING = -9999;
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
Iterable<String> split = Splitter.on(" ").omitEmptyStrings().split(line);
ArrayList<String> arrayList = new ArrayList<>(16);
for (String s : split) {
arrayList.add(s);
}
// 过滤掉字段不足的数据
if (arrayList.size() >= 5) {
String month = arrayList.get(1);
String day = arrayList.get(2);
long temperature = Long.parseLong(arrayList.get(4));
// 过滤掉温度不存在的数据
if (Math.abs(temperature - MISSING) > 0.0001) {
context.write(new Text(month + "/" + day),
new LongWritable((temperature)));
}
}
}
}
主要是原数据进行了清洗，过滤了一些不合格的数据。
2.2.2 TemperatureReducer
public class TemperatureReducer extends Reducer<Text, LongWritable,
Text, Temperature> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
long maxTemperature = Long.MIN_VALUE;
long minTemperature = Long.MAX_VALUE;
double avgTemperature = 0.0;
long temp;
int count = 0;
if (values!=null) {
for (LongWritable value: values) {
temp = value.get();
maxTemperature = Math.max(temp, maxTemperature);
minTemperature = Math.min(temp, minTemperature);
avgTemperature += temp;
count++;
}
Temperature temperature = new Temperature(maxTemperature,
minTemperature, avgTemperature/count);
context.write(key, temperature);
}
}
}
计算出每日温度的最大值、最小值和平均值，并放入Temperature对象中。
2.2.3 JobMain
public class JobMain extends Configured implements Tool {
@Override
public int run(String[] strings) throws Exception {
// 创建一个任务对象
Job job = Job.getInstance(super.getConf(), "mapreduce_temperature");
// 打包放在集群运行时，需要做一个配置
job.setJarByClass(JobMain.class);
// 第一步：设置读取文件的类：K1和V1
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
TextInputFormat.addInputPath(job,
new Path("hdfs://node01:8020/usr/hadoop/in"));
// 第二步：设置Mapper类
job.setMapperClass(TemperatureMapper.class);
// 设置Map阶段的输出类型：k2和v2的类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
// 第三、四、五、六步采用默认方式（分区，排序，规约，分组）
// 第七步：设置Reducer类
job.setReducerClass(TemperatureReducer.class);
// 设置Reduce阶段的输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Temperature.class);
// 第八步：设置输出类
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
// 设置输出路径
TextOutputFormat.setOutputPath(job,
new Path("hdfs://node01:8020/usr/hadoop/temperature"));
boolean b = job.waitForCompletion(true);
return b?0:1;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration configuration = new Configuration();
// 启动一个任务
ToolRunner.run(configuration, new JobMain(), args);
}
}
2.3 执行
2.3.1 打包、上传
老套路，不说了。
2.3.2 运行
hadoop jar temperature_test-1.0-SNAPSHOT.jar cn.sky.hadoop.JobMain
执行结果：
在这里看一眼数据：
嗯，还行。
3 导入数据到Hive
Hive详情过程，请参考：大数据学习系列：Hadoop3.0苦命学习（五）
有个问题，若直接从HDFS导入数据到Hive，HDFS上的数据会丢失。
所以我将数据下载下来，重命名为 temperature_data ，并上传到 node03 上
数据有了，开始创建Hive表：
create external table temperature (t_date string, t_max double,
t_min double, t_avg double) row format delimited fields terminated by '\t';
加载数据到hive：
load data local inpath '/export/services/temperature_data' overwrite
into table temperature;
查前面5条数据，看一眼：
select * from temperature limit 5;
4 Hive数据分析
弄得简单，就查几个静态数据吧。
- 查询2019全年平均温度
select avg(t_avg) from temperature;
哇，太慢了，查了25秒，最终结果是3.46（因为数据是被放大了10倍）左右
- 查询2019全年高于平均温度的天数
select count(1) from temperature where t_avg > 34.6;
答案是：196天，很显然低于平均气温的天数是169天。
好了，差不多就行了。
5 使用Sqoop导入数据到Mysql
Sqoop详情过程，请参考：大数据学习系列：Hadoop3.0苦命学习（七）
5.1 Mysql创建数据库
CREATE TABLE `temperature` (
`Tem_Date` varchar(10) NOT NULL,
`Tem_Max` double DEFAULT NULL,
`Tem_Min` double DEFAULT NULL,
`Tem_Avg` double DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`Tem_Date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
5.2 开始导入
bin/sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.0.102:3306/userdb
--username root --password 123456 --table temperature
--export-dir /usr/hadoop/temperature --input-fields-terminated-by "\t"
经过半分钟的等待，就可以在mysql中查到数据了，见下图：
不错，数据很好。
6 展示数据
这里前端使用echart，jsp，后端使用Spring、SpringMVC、Mybatis。
代码较多，展示主要的。
6.1 前端代码
主要是这一段，使用Ajax向后台请求数据，然后将数据丢进eChart中。
6.2 后端代码
controller层
@Autowired
private TemperatureService tempService;
@RequestMapping("/getTemperature.action")
@ResponseBody
public TemperatureReturnPojo getTemperature(){
TemperatureReturnPojo temperaturePojo = tempService.getAllTemperature();
System.out.println(temperaturePojo);
return temperaturePojo;
}
Service层
public interface TemperatureService {
TemperatureReturnPojo getAllTemperature();
}
Service实现类
@Service
public class TemperatureServiceImpl implements TemperatureService {
@Autowired
private TemperatureMapper temperatureMapper;
@Override
public TemperatureReturnPojo getAllTemperature() {
TemperatureReturnPojo temperatureReturnPojo
= new TemperatureReturnPojo();
ArrayList<String> dates = new ArrayList<>();
ArrayList<String> maxs = new ArrayList<>();
ArrayList<String> mins = new ArrayList<>();
ArrayList<String> avgs = new ArrayList<>();
DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.00");
List<TemperaturePojo> allTemperature
= temperatureMapper.getAllTemperature();
for (TemperaturePojo pojo : allTemperature) {
dates.add(pojo.getTem_Date());
maxs.add(df.format(pojo.getTem_Max()/10.0));
mins.add(df.format(pojo.getTem_Min()/10.0));
avgs.add(df.format(pojo.getTem_Avg()/10.0));
}
temperatureReturnPojo.setTem_Dates(dates);
temperatureReturnPojo.setTem_Maxs(maxs);
temperatureReturnPojo.setTem_Mins(mins);
temperatureReturnPojo.setTem_Avgs(avgs);
return temperatureReturnPojo;
}
}
实体类
public class TemperaturePojo {
private String Tem_Date;
private Double Tem_Max;
private Double Tem_Min;
private Double Tem_Avg;
// 省略Get()、Set()、ToString()方法
}
public class TemperatureReturnPojo {
private List<String> Tem_Dates;
private List<String> Tem_Maxs;
private List<String> Tem_Mins;
private List<String> Tem_Avgs;
// 省略Get()、Set()、ToString()方法
}
Mapper
public interface TemperatureMapper {
List<TemperaturePojo> getAllTemperature();
}
<mapper namespace="cn.itcast.weblog.mapper.TemperatureMapper" >
<select id="getAllTemperature"
resultType="cn.itcast.weblog.pojo.TemperaturePojo">
select * from temperature;
</select>
</mapper>
运行结果如下：
流程完成，撒花~~~
代码：完整代码下载
csdn资源下载从1积分涨到了50积分，可怕。
因此我又把放到了github 完整代码下载
2022年12月15日更新：很多同学在问数据在哪在哪，其实在1.1节已经说过了，现在说详细点儿。
- linux命令行输入：
wget -D --accept-regex=REGEX -P data -r -c ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/isd-lite/2019/5*
就会看到下面的提示，表示正在下载了。
- 下载一会儿后，当前目录下就会有 data/ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/isd-lite/2019 ,进入这个目录，你可以看到1.1节的数据了。
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