Hadoop—MapReduce计算气象温度

1 运行环境说明

1.1 硬软件环境

• 主机操作系统：Mac OS 64 bit ，8G内存
• 虚拟软件：Parallers Desktop12
• 虚拟机操作系统：CentOS 64位，单核，512内存
• JDK：java version "1.7.0_45"
• Hadoop：1.1.2

1.2 机器网络环境

集群包含三个节点：1个namenode、2个datanode，其中节点之间可以相互ping通。节点IP地址和主机名分布如下：

所有节点均是CentOS6.5 64bit系统，防火墙均禁用，所有节点上均创建了一个haha用户，用户主目录是/home/haha。

2 使用MapReduce求每年最低温度

2.1 内容

下载气象数据集部分数据，写一个Map-Reduce作业，求每年的最低温度，部署并运行之.

分析Map-Reduce过程

Map-Reduce编程模型

2.1.1 Map-reduce的思想就是“分而治之”

• Mapper

  Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行
  “简单的任务”有几个含义：

  • 1 数据戒计算规模相对于原任务要大大缩小；
  • 2 就近计算 ，即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算；
  • 3 这些小任务可以幵行计算，彼此间几乎没有依赖关系

• Reducer

  对map阶段的结果进行汇总

  • Reducer的数目由mapred-site.xml配置文件里的项目mapred.reduce.tasks决定。缺 省值为1，用户可以覆盖之

2.2 运行代码

2.2.1 MinTemperature

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;
 
publicclass MinTemperature {
   
    public staticvoid main(String[] args) throws Exception {
        if(args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: MinTemperature<input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }
       
        Job job = new Job();
        job.setJarByClass(MinTemperature.class);
        job.setJobName("Min temperature");
        //new Path(args[0])控制台的第一个参数--输入路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        //new Path(args[1])控制台的第二个参数--输出路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        //指定Mapper是哪个类
        job.setMapperClass(MinTemperatureMapper.class);
        //指定Reducer是哪个类
        job.setReducerClass(MinTemperatureReducer.class);
        //指定输出的key和value是什么
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

2.2.2 MinTemperatureMapper

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 MinTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
 
    private static final int MISSING = 9999;
   
    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
       
        String line = value.toString();
        String year = line.substring(15, 19);
       
        int airTemperature;
        if(line.charAt(87) == '+') {
            airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88, 92));
        } else {
            airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(87, 92));
        }
       
        String quality = line.substring(92, 93);
        if(airTemperature != MISSING && quality.matches("[01459]")) {
            context.write(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));
        }
    }
}

2.2.3 MinTemperatureReducer

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 
public class MinTemperatureReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
 
    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
       
        int minValue = Integer.MAX_VALUE;
        for(IntWritable value : values) {
            minValue = Math.min(minValue, value.get());
        }
        context.write(key, new IntWritable(minValue));
    }
}

2.3 实现过程

2.3.1 编写代码

进入/home/haha/hadoop-1.1.2/myclass目录，在该目录中建立MinTemperature.Java、MinTemperatureMapper.java和MinTemperatureReducer.java代码文件，代码内容为2.2所示，执行命令如下：

[haha@Master ~]$cd /home/haha/hadoop-1.1.2/myclass/
[haha@Master myclass]$vi MinTemperature.java
[haha@Master myclass]$vi MinTemperatureMapper.java
[haha@Master myclass]$vi MinTemperatureReducer.java

MinTemperature.java

MinTemperatureMapper.java

MinTemperatureReducer.java

2.3.2编译代码

在/home/haha/hadoop-1.1.2/myclass目录中，使用如下命令对java代码进行编译，为保证编译成功，加入classpath变量，引入hadoop-core-1.1.2.jar包：

[haha@Master myclass]$javac -classpath ../hadoop-core-1.1.2.jar *.java
[haha@Master myclass]$ls
[haha@Master myclass]$mv *.jar
[haha@Master myclass]$rm *.class

2.3.4创建目录

进入/home/haha/hadoop-1.1.2/bin目录，在HDFS中创建气象数据存放路径/user/haha/in，执行命令如下：

cd /home/haha/hadoop-1.1.2/bin
hadoop fs -mkdir /user/haha/in
hadoop fs -ls /user/haha

2.3.5解压气象数据并上传到HDFS中

使用SSH工具或者scp命令把从NCDC下载的气象数据上传到上步骤创建的目录/user/haha/in中。

使用zcat命令把这些数据文件解压并合并到一个sample.txt文件中，合并后把这个文件上传到HDFS文件系统的/usr/hadoop/in目录中：

cd /user/haha/hadoop-1.1.2/in
zcat *.gz > sample.txt
hadoop fs -copyFromLocal sample.txt /user/haha/in

气象数据具体的下载地址为 ftp://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/ ，该数据包括1900年到现在所有年份的气象数据，大小大概有70多个G。为了测试简单，我们这里选取一部分的数据进行测试

2.3.6 运行程序

以jar的方式启动MapReduce任务，执行输出目录为/user/haha/outputFile：

cd /home/haha/hadoop-1.1.2
hadoop jar MinTemperature.jar MinTemperature /usr/hadoop/in/sample.txt  outputFile

2.3.7查看结果

执行成功后，查看/user/haha/outputFile目录中是否存在运行结果，使用cat查看结果：

[haha@Master ~]$ hadoop fs -ls /user/haha/outputFile
[haha@Master ~]$ hadoop fs -cat /user/haha/outputFile/part-r-00000
[haha@Master ~]$ hadoop fs -cat /user/haha/outputFile/part-r-00000
1972	11

2.3.8通过页面结果

1. 查看jobtracker.jsp

http://master:50030/jobtracker.jsp

已经完成的作业任务：

任务的详细信息：

2.查看dfshealth.jsp

http://master:50070/dfshealth.jsp

分别查看HDFS文件系统和日志

3 求温度平均值能使用combiner吗？

Q:如果求温度的平均值，能使用combiner吗？有没有变通的方法.

A:不能使用，因为求平均值和前面求最值存在差异，各局部最值的最值还是等于整体的最值的，但是对于平均值而言，各局部平均值的平均值将不再是整体的平均值了，所以不能用combiner。可以通过变通的办法使用combiner来计算平均值，即在combiner的键值对中不直接存储最后的平均值，而是存储所有值的和个数，最后在reducer输出时再用和除以个数得到平均值。

3.1 程序代码

AvgTemperature.java

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 {  
           
        if(args.length != 2) {  
            System.out.println("Usage: AvgTemperatrue <input path><output path>");  
            System.exit(-1);  
        }  
         
        Job job = new Job();  
        job.setJarByClass(AvgTemperature.class);  
        job.setJobName("Avg Temperature");  
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));  
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));  
         
        job.setMapperClass(AvgTemperatureMapper.class);  
        job.setCombinerClass(AvgTemperatureCombiner.class);  
        job.setReducerClass(AvgTemperatureReducer.class);  
         
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);  
         
        job.setOutputKeyClass(Text.class);  
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  
         
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
    }  
}  

AvgTemperatureMapper.java

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;  
   
publicclass AvgTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {  
   
    private static final int MISSING = 9999;  
     
    @Override  
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{  
         
        String line = value.toString();  
        String year = line.substring(15, 19);  
         
        int airTemperature;  
        if(line.charAt(87) == '+') {  
            airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88, 92));  
        } else {  
            airTemperature =  Integer.parseInt(line.substring(87, 92));  
        }  
         
        String quality = line.substring(92, 93);  
        if(airTemperature != MISSING && !quality.matches("[01459]")) {  
            context.write(new Text(year), new Text(String.valueOf(airTemperature)));  
        }  
    }  
}  

AvgTemperatureCombiner.java

import java.io.IOException;  
import org.apache.hadoop.io.Text;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
   
public class AvgTemperatureCombiner extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{  
   
    @Override  
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {  
         
        double sumValue = 0;  
        long numValue = 0;  
         
        for(Text value : values) {  
            sumValue += Double.parseDouble(value.toString());  
            numValue ++;  
        }  
         
        context.write(key, new Text(String.valueOf(sumValue) + ',' + String.valueOf(numValue)));  
    }  
}  

AvgTemperatureReducer.java

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, Text, Text, IntWritable>{  
   
    @Override  
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {  
         
        double sumValue = 0;  
        long numValue = 0;  
        int avgValue = 0;  
         
        for(Text value : values) {  
            String[] valueAll = value.toString().split(",");  
            sumValue += Double.parseDouble(valueAll[0]);  
            numValue += Integer.parseInt(valueAll[1]);  
        }  
         
        avgValue  = (int)(sumValue/numValue);  
        context.write(key, new IntWritable(avgValue));  
    }  
}  

3.2 实现过程

编写代码

进入/home/haha/hadoop-1.1.2/myclass目录，在该目录中建立AvgTemperature.java、AvgTemperatureMapper.java、AvgTemperatureCombiner.java和AvgTemperatureReducer.java代码文件，执行命令如下：

cd /usr/local/hadoop-1.1.2/myclass/
vi AvgTemperature.java
vi AvgTemperatureMapper.java
vi AvgTemperatureCombiner.java
vi AvgTemperatureReducer.java

编译代码

在/home/user/hadoop-1.1.2/myclass目录中，使用如下命令对java代码进行编译，为保证编译成功，加入classpath变量，引入hadoop-core-1.1.2.jar包：

javac -classpath ../hadoop-core-1.1.2.jar *.java
ls

打包编译文件

把编译好class文件打包，否则在执行过程会发生错误。把打好的包移动到上级目录并删除编译好的class文件：

jar cvf ./AvgTemperature.jar ./*.class
ls
mv *.jar ..
rm *.class

运行程序

数据使用求每年最低温度的气象数据，数据在HDFS位置为/user/haha/in/sample.txt，以jar的方式启动MapReduce任务，执行输出目录为/user/haha/out1：

cd /home/haha/hadoop-1.1.2
hadoop jar AvgTemperature.jar AvgTemperature /user/haha/in/sample.txt  /user/haha/out1

查看结果

执行成功后，查看/user/haha/out1目录中是否存在运行结果，使用cat查看结果：

hadoop fs -ls /user/haha/out1
hadoop fs -cat /user/haha/out1/part-r-00000