要求:分析该城市中每个区域的污染情况 输入:一个输入文本文件含有该城市不同区域每天的PM10数据 例如:Luoyang,zone1,2021-01-01,20.5 Luoyang,zone2,2021-01-01,30.1 Luoyang,zone1,2021-01-02,60.2 Luoyang,zone2,2021-01-02,20.4 Luoyang,zone1,2021-01-03,55.5 Luoyang,zone2,2021-01-03,52.5 输出:显示每个区域PM10超过50ug/m3的天数 例如:(zone1,2) (zone2,1)
时间: 2024-03-21 21:44:03 浏览: 15
好的,我明白了你的问题。这是一个非常典型的数据分析问题,可以通过编写Python脚本来实现。你可以按照以下步骤来完成该任务:
1. 读取输入文件中的数据,将其存储在一个列表中。
2. 对于每个区域,统计超过50ug/m3的天数。
3. 将结果输出,可以按照区域名称的字母顺序排序。
以下是一个可能的Python实现:
```python
# 读取输入文件
with open('input.txt') as f:
data = f.readlines()
# 统计每个区域超过50ug/m3的天数
stats = {}
for line in data:
city, zone, date, pm10 = line.strip().split(',')
pm10 = float(pm10)
if zone not in stats:
stats[zone] = 0
if pm10 > 50:
stats[zone] += 1
# 输出结果
for zone in sorted(stats.keys()):
print(f'({zone},{stats[zone]})')
```
你可以将输入数据保存在名为"input.txt"的文件中,并将上述代码保存在名为"pollution.py"的文件中。然后在终端中执行以下命令:
```
python pollution.py
```
程序将输出每个区域超过50ug/m3的天数。
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mapreduce编写程序要求:分析该城市中每个区域的污染情况 输入:一个输入文本文件含有该城市不同区域每天的PM10数据 例如:Luoyang,zone1,2021-01-01,20.5 Luoyang,zone2,2021-01-01,30.1 Luoyang,zone1,2021-01-02,60.2 Luoyang,zone2,2021-01-02,20.4 Luoyang,zone1,2021-01-03,55.5 Luoyang,zone2,2021-01-03,52.5 输出:显示每个区域PM10超过50ug/m3的天数 例如:(zone1,2) (zone2,1)
好的,这个问题可以使用MapReduce框架来解决。下面是一个可能的实现:
1. Map阶段:将每行输入数据转换成(key, value)对,其中key是区域名称,value是一个包含日期和PM10值的元组。
2. Reduce阶段:对于每个区域,统计超过50ug/m3的天数。
下面是代码实现:
```python
from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
class PollutionAnalyzer(MRJob):
def mapper(self, _, line):
# 将输入数据转换成(key, value)对
city, zone, date, pm10 = line.strip().split(',')
pm10 = float(pm10)
yield zone, (date, pm10)
def reducer(self, zone, date_pm10_pairs):
# 统计每个区域超过50ug/m3的天数
count = 0
for date, pm10 in date_pm10_pairs:
if pm10 > 50:
count += 1
yield zone, count
def steps(self):
# 定义MapReduce过程中的两个阶段
return [
MRStep(mapper=self.mapper, reducer=self.reducer)
]
if __name__ == '__main__':
PollutionAnalyzer.run()
```
你可以将输入数据保存在名为"input.txt"的文件中,并将上述代码保存在名为"pollution.py"的文件中。然后在终端中执行以下命令:
```
python pollution.py input.txt
```
程序将输出每个区域超过50ug/m3的天数。
在eclipse中用mapreduce编写程序要求:分析该城市中每个区域的污染情况 输入:一个输入文本文件含有该城市不同区域每天的PM10数据 例如:Luoyang,zone1,2021-01-01,20.5 Luoyang,zone2,2021-01-01,30.1 Luoyang,zone1,2021-01-02,60.2 Luoyang,zone2,2021-01-02,20.4 Luoyang,zone1,2021-01-03,55.5 Luoyang,zone2,2021-01-03,52.5 输出:显示每个区域PM10超过50ug/m3的天数 例如:(zone1,2) (zone2,1)
这是一个典型的MapReduce应用,可以按如下步骤实现:
1. Mapper阶段:将每一行输入数据中的区域名称和PM10值提取出来作为map的key-value对,并将该数据的日期作为key中的一个元素,以便在Reducer阶段中按日期进行聚合。Mapper的输出形式为:<区域名称, 日期:PM10值>
2. Reducer阶段:将同一区域、同一天的PM10值进行聚合,并统计超过50ug/m3的天数。Reducer的输出形式为:<区域名称, 超过50ug/m3的天数>
以下是具体的实现代码:
Mapper类:
```
public class PollutionMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
private Text outKey = new Text();
private Text outValue = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] fields = line.split(",");
String city = fields[0];
String zone = fields[1];
String date = fields[2];
double pm10 = Double.parseDouble(fields[3]);
if (pm10 > 50.0) {
outKey.set(zone);
outValue.set(date + ":" + pm10);
context.write(outKey, outValue);
}
}
}
```
Reducer类:
```
public class PollutionReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
Set<String> dates = new HashSet<String>();
for (Text value : values) {
String[] fields = value.toString().split(":");
String date = fields[0];
dates.add(date);
}
result.set(dates.size());
context.write(key, result);
}
}
```
Driver类:
```
public class PollutionDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Pollution Analysis");
job.setJarByClass(PollutionDriver.class);
job.setMapperClass(PollutionMapper.class);
job.setReducerClass(PollutionReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
使用时,需要在命令行中指定输入文件路径和输出文件路径,例如:
```
hadoop jar Pollution.jar com.example.PollutionDriver input output
```
其中,input为输入文件路径,output为输出文件路径。