天气数据通过ftp从ftp.ncdc.noaa.gov地址获取/pub/data/noaa/目录下的天气数据，我写了个ftp抓取程序去抓取，如1950的天气数据摘录如下：0171999999939931950010100005+36000-094167SAO +038399999V02015859001550042749N008000599+01174+01065102474ADDGF10899
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2024-04-21 23:10:50
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MapReduce是一个数据处理的编程模型。这个模型很简单，但是以程序表达出来并不是那么简单。HADOOP可以运行各种语文写的Mapreduce程序；本章中，我们研究同样的程序，用Java,Ruby,Python表达。最重要的是，MapReduce本身就是并行的，它把大数据分析转变为任何人有足够可支配的机器。MapReduce在大的数据集方面有它的特长，让我们
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2024-01-08 19:05:01
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Hadoop源代码分析（一）Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。
GoogleCluster：http://research.google.com/archive/googlecluster.html
Chubby：http://labs.google.com/papers/chubby.html
GFS：http://labs.g
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2023-08-29 19:58:01
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气象数据集关于MapReduce MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型，它本质上是并行运行的，因此可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。MapReduce的优势在于处理大规模数据集，这里我们先看一个数据集。我们今天的目的是：在大批量的气象数据中，获取每年每月的最高气温。数据格式 我们使用的数据来自于权威指南提供的美国国家气候数据中心，该数据按行为单位，每
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2024-01-04 09:19:13
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背景介绍雾霾监测技术2011年11月，PM2.5作为一个“舶来词”首次出现在上届美国驻华大使骆家辉的工作报告中，引起了相关政府职能部门的高度重视，但大众对这种“像雾像雨又像风”的现象简单地理解为雾，并不了解该现象的本质及其危害。 时隔一年，市场上陆续出现了各式各样的PM2.5检测仪，虽然外观各有不同，但是其核心传感器基本一致——基于红外光的粉尘传感器（日本神荣、夏普，美国GE），顾名思义，其主要利
我们照着Hadoop教程简单的写了一个例子，它可以用于分析天气数据然后找到某年的最高气温。我们是用hadoop 0.20的新的API写的，具体代码如下：Mapper类： 1. /*
2. */
3. package
4.
5. import
6.
7. import
8. import
9. import
10. import
11.
12. /**
13.
实习4 利用风场和高度场计算运动特征参量实习目的熟悉地转风涡度在气象中的应用，掌握涡度和散度的实际编程计算。实习内容已知2020年的6h再分析资料，要素场有温度、高度、相对湿度和水平风场。求各小组负责第二日20时10-60N，60-160E的区域在200hpa和 850hpa上的涡度和散度以及500地转风涡度，并给出相应的图。实习要求: 根据实习内容和资料说明，编写计算你熟悉
hadoop权威指南-MapReduce气象程序实验准备工作数据准备整理数据代码部分编译程序运行程序 准备工作数据准备下载本次实验的所需数据，数据量可跟实际需求下载。本例使用2018年部分数据。 下载地址：ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa linux中下载方法：wget -r ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2
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2023-07-24 11:03:55
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目 录 摘 要 I Abstract III 1绪论 1 1.1选题背景及意义 1 1.2研究现状及趋势 1 1.3研究主要内容 2 2相关技术简介 3 2.1开发工具 3 2.1.1 JDK1.7 3 2.1.2 eclipse luna 3 2.1.3 Hadoop 2.7.2 3 2.1.4 hbase 1.1.3 3 2.1.5 hive 1.2.1 3 2.1.6 zookeeper 3
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2023-10-03 11:39:14
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文章目录前言一、工具介绍二、mapreduce数据处理1.数据集准备 2.要求：对不同洲的平均温度处理--得到各大洲的平均温度2.1 mapper阶段2.2 reduce阶段2.3 分区2.4 Driver阶段3.结果展示 4.将数据放入mongodb数据库4.1 ktr展示4.2 mongodb数据展示编辑 5.使用pandas和pyecharts将数据可视化5.
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2023-07-20 17:24:31
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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，Twitter 每天平均处理 5500 万 tweet。今年早些时候，搜索功能每天记录 6 亿条查询记录。这 就是我们讨论大数据的意义所在。如此大规模的数据一度仅限于大企业、学校和政府机构 — 这
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2024-10-12 11:41:52
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交通运输是一个对天气高度敏感的行业，对道路、天气都有与一定要求。对速度、效率、安全和准时的追求，很大程度上受到气象因素的制约，必须重视天气对交通运输的重要性。 道路气象监测系统由沿线分布的多个自动气象站组成，集监测、记录、预报及数据分析于一体的监测系统，实时监测在线能见度、路面状况、风向、风速、气温、湿度、降雨量、路面温度等沿线要素。信息和现场图片信息及时传输到监控中心，可在恶劣天气预警，提高
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2024-01-11 08:29:45
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编写一个气象数据挖掘的MapReduce程序
1. 气象数据在哪里？
NCDC 美国国家气候数据中心
获取数据的方式在www.hadoopbook.com里给出了，是这里
http://hadoopbook.com/code.html
&nb
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2024-01-23 21:25:05
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一、分类 有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果。分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。 从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。 要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此 外，训练
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2024-09-09 10:16:27
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气象海洋预测-Task5 模型建立之 SA-ConvLSTM该方案中采用的模型是SA-ConvLSTM。前两个TOP方案中选择将赛题看作一个多输出的任务，通过构建神经网络直接输出24个nino3.4预测值，这种思路的问题在于，序列问题往往是时序依赖的，当我们采用多输出的方法时其实把这24个nino3.4预测值看作是完全独立的，但是实际上它们之间是存在序列依赖的，即每个预测值往往受上一个时间步的预测
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2024-07-08 13:28:57
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1 概念1、大数据：在以Hadoop与Spark为代表的框架上经行实时、离线数据处理，数据分析、数据挖掘、机器算法预测分析的技术。为了解决大数据的存储问题，Google提出了MapReduce、BigTable、GFS理论。由此降低了成本，即在PC机上也可完成，而不必用大型机。在硬件故障常态化上，通过软件保证了数据的可靠性。简化了并行分布式计算，无须控制结点同步。开源社区根据谷歌的思想开发了Had
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2023-09-15 23:27:59
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关于MapReduce
气象数据集例子
使用hadoop分析数据
Map和Reduce阶段
Map阶段的输入是原始气象数据，输入格式为文本格式，Map函数的键值对，键为所在行相对于文件起始位置的偏移量，值则为该行文本内容。
这个例子的Map函数的任务是提取每行文本中的年份和气温信息。Map函数的输出经Ma
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2023-11-13 13:04:23
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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reduce
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2024-02-20 07:12:29
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实验目的：熟悉 Linux 操作系统的安装以及常用的基本命令掌握如何设置静态 IP 地址，掌握如何修改主机域名掌握如何配置 Java 环境变量，掌握 Java 基本命令了解为何需要配置 SSH 免密码登录，掌握如何配置 SSH 免密码登录熟练掌握在 Linux 环境下如何构建分布模式下的 Hadoop 集群实验内容安装和配置 CentOS7 的 Liunx 发行版安装和配置 CentOS7 的网络
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2024-01-11 10:29:49
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新版气象数据下载地址:ftp://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/isd-lite/ftp://ftp.ncdc.n 01 0
原创
2022-06-15 17:17:26
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