[最新]MapReduce综合应用案例 — 气象数据清洗

Weather.java

package com;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
/**封装对象*/
public class Weather implements WritableComparable<Weather> {
    //年
    private String year;
    //月
    private String month;
    //日
    private String day;
    //小时
    private String hour;
    //温度
    private int temperature;
    //湿度
    private String dew;
    //气压/压强
    private int pressure;
    //风向
    private String wind_direction;
    //风速
    private int wind_speed;
    //天气情况
    private String sky_condition;
    //1小时降雨量
    private String rain_1h;
    //6小时降雨量
    private String rain_6h;
    public String getYear() {
        return year;
    }
    public void s
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型,在气象数据清洗方面有重要应用。以下结合给定的部分代码展示一个案例。 ### 案例背景 气象数据通常包含大量的原始观测数据,这些数据可能存在噪声、缺失值等问题,需要进行清洗以用于后续的分析和建模。 ### 案例实现 #### 1. 数据清洗目标 去除气象数据中的异常值和重复记录。 #### 2. 代码实现 ##### WeatherReduce类 ```java package com; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class WeatherReduce extends Reducer<Weather, NullWritable, Weather, NullWritable> { @Override protected void reduce(Weather key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { for (NullWritable nullWritable : values) { context.write(key, NullWritable.get()); } } } ``` 在这个`WeatherReduce`类中,继承了`Reducer`类,并重写了`reduce`方法。该方法接收`Weather`类型的键和`NullWritable`类型的值的迭代器。在`reduce`方法中,遍历值的迭代器,并将键和`NullWritable`类型的空值写入上下文,从而实现数据的输出。 #### 3. 整体流程 - **Mapper阶段**:通常会读取原始气象数据,对数据进行初步处理,如解析数据格式、过滤掉不符合基本格式的数据等。 - **Reducer阶段**:对Mapper输出的数据进行进一步处理,如去除重复记录等。上述的`WeatherReduce`类就处于这个阶段,将处理后的数据进行输出。 ### 案例优势 - **可扩展性**:MapReduce模型可以很方便地扩展到集群环境,处理大规模的气象数据。 - **容错性**:在集群环境中,如果某个节点出现故障,MapReduce框架可以自动重新分配任务,保证数据处理的正常进行。
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