MapReduce分析年气象数据平均温度与最高温度（云计算实验作业20180523）

课程原地址：http://hbust.shiyanbar.com/course/91079

上课老师：李歆

实验时间：20180523

地点：云桌面

实验人：郭畅

【实验目的】

1) 理解mapreduce执行原理

2) 理解map,reduce阶段

3) 熟悉map和reduce代码的编写

【实验原理】

把采集的气象数据信息以日志的方式保存到指定的位置，该位置可以是本地，也可以是hdfs分布式系统上，利用hadoop计算技术对该日志文件进行处理，主要分两个阶段：mapper阶段和reducer阶段，mapper阶段主要是对日志文件进行按行读取并进行字符串截取，reducer阶段对mapper阶段传过来的数据进行大小比较，最终获取每一年中的最高温度。

气象采集数据格式如下：

0067011990999991950051507004888888889999999N9+00001+9999999999999999999999

0067011990999991950051512004888888889999999N9+00221+9999999999999999999999

0067011990999991950051518004888888889999999N9-00111+9999999999999999999999

0067011990999991949032412004888888889999999N9+01111+9999999999999999999999

数据说明：

第15-19个字符是year

第45-50位是温度表示，+表示零上 -表示零下，且温度的值不能是9999，9999表示异常数据。

第50位值只能是0、1、4、5、9几个数字

【实验环境】

本次环境是：centos6.5 + jdk1.7.0_79 + hadoop2.4.1 + eclipse

日志文件source.txt存放在桌面名为`分布式计算MapReduce开发基础`目录下的相应章节中对应的实验名下的文件夹中找寻。

jar包在桌面名为`lib`文件夹下。

【实验步骤】

一、项目准备阶段

1.1 在linux系统的命令终端上切换到/simple目录，执行命令：touch source.txt创建一个文件。如图1所示：

图1

1.2 在simple目录下，执行命令：vi /simple/source.txt编辑该文件，并把采集的气象信息内容拷贝到该文件中，然后在simple目录可以查看到source.txt文件。如图2所示

图2

1.3 本案例因为需要用到hadoop的计算，所以在编写程序之前需要先启动yarn服务，可以在命令终端执行命令：start-all.sh 把hdfs和yarn服务启动。(查看服务启动共有6项，如果缺少请执行stop-all.sh关闭,重新启动)。如图3所示

图3

二程序编写

2.1 在eclipse中的项目列表中，右键点击，选择“new“—>”Java Project…”新建一个项目“TemperatureAvg” 。如图4所示：

图4

2.2 在项目src目录下，右键点击，选择“新建”创建一个类文件名称为“AvgTemperatureMapper”并指定包名”com.simple.temperature” 。如图5所示

图5

2.3 在编写“AvgTemperatureMapper”类之前需要把hadoop相关的jar包导入，首先在项目根目录下创建一个文件夹lib并把指定位置中的包放入该文件中。如图6所示

图6

2.4 把lib下所有的jar包导入到环境变量，首先全选lib文件夹下的jar包文件，右键点击，选择“build path”-->“add to build path”,添加后，发现在项目下多一个列表项“Referenced Libraries”。如图7所示

图7

2.5 让类“AvgTemperatureMapper”继承类Mapper同时指定需要的参数类型，根据业务逻辑修改map类的内容如下。

package com.simple.temperature;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class AvgTemperatureMapper extends

Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

private static final int MISSING = 9999;

@Override

protected void map(LongWritable key, Text value,

Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)

throws IOException, InterruptedException {

String line = value.toString();//读取一条记录

String year = line.substring(15, 19);//获取温度数

System.out.println("year=="+year);

int airTemperature;

if (line.charAt(45) == '+') { //判断温度正负

airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(46, 50));

} else {

airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(45, 50));

}

String quality = line.substring(50, 51);

System.out.println("quality: " + quality);

//判断温度是否异常

if (airTemperature != MISSING && quality.matches("[01459]")) {

context.write(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));

}

}

}

2.6 在项目src目录下指定的包名”com.simple.temperature”下右键点击，新建一个类名为“AvgTemperatureReducer “并继承Reducer类，然后添加该类中的代码内容如下所示。

package com.simple.temperature;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class AvgTemperatureReducer extends Reducer

<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{

@Override

protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

Context context)

throws IOException, InterruptedException {

//声明变量sumValue作为年温度和

int sumValue = 0;

//声明count作为统计同一年温度记录的次数

int count = 0;

//循环求同一年所有温度的和及温度记录次数

for(IntWritable value: values){

sumValue+=value.get();

count++;

}

int avgValue = sumValue/count;

context.write(key, new IntWritable(avgValue));

}

}

2.7 在项目src目录下指定的包名”com.simple.temperature”下右键点击，新建一个测试主类名为“AvgTemperature “并指定main主方法。如图8所示

图8

2.8添加代码如下所示。

package com.simple.temperature;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class AvgTemperature {

public static void main(String[] args) throws Exception{

//获取作业对象

Job job = Job.getInstance(new Configuration());

//设置主类

job.setJarByClass(AvgTemperature.class);

//设置job参数

job.setMapperClass(AvgTemperatureMapper.class);

job.setReducerClass(AvgTemperatureReducer.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

//设置job输入输出

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("file:///simple/source.txt"));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("file:///simple/output"));

     	System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}

}

2.9 按照以上的步骤，把mapper和reducer阶段以及测试代码编写完毕之后，选中测试类“AvgTemperature “，右键点击选择`”Run as”--->”Java Application”`,查看控制台显示内容查看是否正确执行。如图9所示

图9