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Hadoop mapreduce课程设计-全球历史平均气温数据分析

10月前 作者：洛理小菜鸡 分类：Toy博客 阅读(50) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hadoop mapreduce课程设计-全球历史平均气温数据分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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

5.1 代码展示

5.2 调用python函数生成html ，html展示

 6.定义前端jsp页面，将html嵌入sp

7.在前端中展示mongodb数据库内容

​编辑 

前言

例如：随着大数据的不断发展，hadoop这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习大数据之路。此次课程设计，我们采用mongodb作为存储，javaweb作为前端，echarts作为可视化工具，kettle和pandas作为数据清洗工具。使用底层mapeduce作为大数据计算。

一、工具介绍

mongodb数据库：它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：*面向集合存储，易存储对象类型的数据。*模式自由。*支持动态查询。*支持完全索引，包含内部对象。*支持查询。

javaweb:个人喜好用java,其实最好可以使用node.js。

echarts:可视化工具，包含多个组件，可以说是既简单又方便的工具。

kettle:Pentaho Data Integration以Java开发，支持跨平台运行，其特性包括：支持100%无编码、拖拽方式开发ETL数据管道；可对接包括传统数据库、文件、大数据平台、接口、流数据等数据源；支持ETL数据管道加入机器学习算法。

pandas:python第三方库，对于简单数据是很好用的工具。

二、mapreduce数据处理

1.数据集准备

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 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

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/*
要求：对不同洲的平均温度处理--得到各大洲的平均温度
 */
public class TemperMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text,DoubleWritable> {
    Text k = new Text();
    DoubleWritable v = new DoubleWritable();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String s = value.toString();
        String[] split = s.split(",");
        String sec=split[0]+"\t"+split[6];
        if(!split[7].contains("-99")) {
            k.set(sec);
            v.set(Double.parseDouble(split[split.length - 1]));
            context.write(k, v);
        }
    }
}

2.2 reduce阶段

package test.temperature.TemperatureInfo.Temperature01;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class TemperReduce extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text,DoubleWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int num=0;
        double sum=0;
        for (DoubleWritable val:values){
            sum+=val.get();
            num++;
        }
        Double avg= Double.valueOf(sum/num);
        context.write(key,new DoubleWritable(avg));
    }
}

2.3 分区

package test.temperature.TemperatureInfo.Temperature01;

import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class TemperPartitioner extends Partitioner<Text, DoubleWritable> {

    @Override
    public int getPartition(Text text, DoubleWritable doubleWritable, int p) {
        String year_coun = text.toString();

        int partition;
        if ((year_coun).contains("Africa")){
            partition=0;
        }
        else if ((year_coun).contains("Asia")) {
            partition = 1;
        }else if ((year_coun).contains("Australia/South Pacific")) {
            partition = 2;
        }else if ((year_coun).contains("Europe")) {
            partition = 3;
        }else if((year_coun).contains("Middle East")){
            partition=4;
        }else {
            partition=5;
        }

        return partition;
    }
}

2.4 Driver阶段

package test.temperature.TemperatureInfo.Temperature01;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class TemperDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {

        // 1 获取配置信息以及获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 2 关联本Driver程序的jar
        job.setJarByClass(TemperDriver.class);

        // 3 关联Mapper和Reducer的jar
        job.setMapperClass(TemperMapper.class);
        job.setReducerClass(TemperReduce.class);

        // 4 设置Mapper输出的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);

        // 5 设置最终输出kv类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);

        //设置分区--分区与输出是不一样的，输出！=分区
        job.setPartitionerClass(TemperPartitioner.class);
        job.setNumReduceTasks(6);

        // 6 设置输入和输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\desk\\city_temperature.csv"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\desk\\Temperature\\25年各大洲的平均温度"));



        // 7 提交job
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

3.结果展示

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 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-779228.html

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 4.将数据放入mongodb数据库

4.1 ktr展示

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4.2 mongodb数据展示

 

 

5.使用pandas和pyecharts将数据可视化

5.1 代码展示

import pandas as pd
from numpy import double
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.globals import *

def zone_Temperature():
    df = pd.read_csv(r"D:\desk\Temperature\25年各大洲的平均温度\part-r-00000.csv", encoding='utf-8',header=None)
    df2 = pd.read_csv(r"D:\desk\Temperature\25年各大洲的平均温度\part-r-00001.csv", encoding='utf-8',header=None)
    df3 = pd.read_csv(r"D:\desk\Temperature\25年各大洲的平均温度\part-r-00002.csv", encoding='utf-8',header=None)
    df4 = pd.read_csv(r"D:\desk\Temperature\25年各大洲的平均温度\part-r-00003.csv", encoding='utf-8',header=None)
    df5 = pd.read_csv(r"D:\desk\Temperature\25年各大洲的平均温度\part-r-00004.csv", encoding='utf-8',header=None)

    dfc=df[0].str.split("\t")
    dfc2=df2[0].str.split("\t")
    dfc3=df3[0].str.split("\t")
    dfc4=df4[0].str.split("\t")
    dfc5=df5[0].str.split("\t")

    label=dfc[0][0]
    label2=dfc2[0][0]
    label3=dfc3[0][0]
    label4=dfc4[0][0]
    label5=dfc5[0][0]
    year=[]
    temper,temper2,temper3,temper4,temper5=[],[],[],[],[]
    for i in range(0,25):
        year.append(dfc[i][1])
        temper.append(dfc[i][2])
        temper2.append (dfc2[i][2])
        temper3.append (dfc3[i][2])
        temper4.append (dfc4[i][2])
        temper5.append (dfc5[i][2])

    line=(
        Line()
        .add_xaxis(xaxis_data=year)
        .add_yaxis(series_name=label,
                   y_axis=temper)
        .add_yaxis (series_name=label2,
                    y_axis=temper2)
        .add_yaxis (series_name=label3,
                    y_axis=temper3)
        .add_yaxis (series_name=label4,
                    y_axis=temper4)
        .add_yaxis (series_name=label5,
                    y_axis=temper5)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主要大洲25年平均温度")
                         ,yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=60))
        .set_series_opts(
                    markline_opts=opts.MarkLineOpts (
                        data=[
                            opts.MarkPointItem(type_="average", name="平均值")
                              ]
                    ),
                )
    )
    return Line

5.2 调用python函数生成html ，html展示

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 6.定义前端jsp页面，将html嵌入sp

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7.在前端中展示mongodb数据库内容

 

 

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