Hadoop URL数据读取操作

本文介绍了如何使用Hadoop从文件系统中读取URL数据,包括通过命令行和Java接口的方式。在实践过程中遇到类路径错误,解决方法是调整源文件的存放位置,确保它们在正确的包内。此外,还提到了运行时出现的远程连接错误,推测可能由Eclipse与Hadoop的配置不匹配导致。

hadoop可以从命令行上使用hadoop fs [command]来读取文件系统中的文件。同时也可以使用java接口来实现这些功能。

刚写好了一个权威指南上的例子,附上代码:

package baseOperation;

import java.io.InputStream;
import java.net.URI;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

public class FileSystemCat {

	public static void main(String[] args) throws Exception{
		String uri = "hdfs://localhost/user/root/Esther/pome";
		Configuration conf = new Configuration();
		FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri),conf);
		InputStream in = null;
		try{
			in = fs.open(new Path(uri));
			IOUtils.copyBytes(in,System.out,4096,false);
		}finally{
			IOUtils.closeStream(in);
		}

	}

}
在导入hadoop 的conf文件、一些jar包信息之后,编译出错:

Could not find or load main class baseOperation.FileSystemC
使用Hadoop进行天气数据分析,可参考将Python、Django和Hadoop结合开发的天气预报数据爬取与可视化分析系统的思路,以下是详细步骤: ### 数据爬取 利用Python丰富的库和工具,从多个权威的气象数据源爬取丰富的天气数据,涵盖气温、湿度、风力、降水等多种气象要素。例如可以使用`requests`库发送HTTP请求获取数据,使用`BeautifulSoup`库解析HTML页面提取所需信息。示例代码如下: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 发送请求 url = 'https://example.com/weather' response = requests.get(url) # 解析页面 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取气温信息示例 temperature = soup.find('span', class_='temperature').text ``` ### 数据存储 借助Hadoop的分布式存储能力,将爬取到的大规模天气数据存储起来。Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)可以提供可靠的分布式存储。把爬取到的数据以合适的格式(如CSV、JSON等)保存到HDFS中。示例代码(使用Hadoop命令行): ```bash # 将本地文件上传到HDFS hdfs dfs -put local_weather_data.csv /user/hadoop/weather_data.csv ``` ### 数据处理与分析 使用Hadoop的分布式计算能力对存储的数据进行处理和分析。可以使用MapReduce编程模型编写自定义的处理逻辑。例如,统计某一时间段内的平均气温: ```java // 示例Mapper类 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class TemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> { private Text date = new Text(); private LongWritable temperature = new LongWritable(); @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] line = value.toString().split(","); date.set(line[0]); temperature.set(Long.parseLong(line[1])); context.write(date, temperature); } } // 示例Reducer类 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class TemperatureReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> { private LongWritable result = new LongWritable(); @Override protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { long sum = 0; int count = 0; for (LongWritable val : values) { sum += val.get(); count++; } result.set(sum / count); context.write(key, result); } } ``` ### 数据可视化 通过可视化技术,将复杂的气象数据以直观、生动的图表形式展示给用户。可以使用Python的`matplotlib`库或`seaborn`库绘制折线图展示气温变化趋势、柱状图表示降水量等。示例代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 从HDFS读取数据 data = pd.read_csv('hdfs://localhost:9000/user/hadoop/weather_data.csv') # 绘制气温变化折线图 plt.plot(data['date'], data['temperature']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Temperature') plt.title('Temperature Change Trend') plt.show() ```
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