mapreduce气象数据清洗

### 使用MapReduce实现气象数据清洗的最佳实践

#### 设计思路与最佳实践

为了高效地利用MapReduce进行气象数据的清洗工作，设计合理的映射(Map)和化简(Reduce)函数至关重要。考虑到气象数据的特点——时间序列性强、数据量庞大且可能存在大量噪声或异常值，应当采取针对性措施来确保数据质量。

- **预处理阶段**：在正式进入MapReduce流程之前，先对原始文件做初步筛选，去除明显错误的数据记录；对于缺失字段，则可以根据业务逻辑填充默认值或是标记为空缺等待后续处理。

- **Mapper任务定义**：编写自定义Mapper类，在此过程中完成大部分的数据清理动作，比如格式转换、单位统一、范围校验等。针对每一条输入记录执行必要的验证规则，并过滤掉不符合条件的信息项[^2]。

- **Reducer任务规划**：虽然大多数情况下，真正的“聚合”操作才交给Reducer去做，但在某些特定场景下也可以让其承担部分轻度整理职责，例如统计各站点的日均温差变化趋势时可以直接在这里计算最大/最小气温及其对应的日期[^5]。

- **参数调优建议**：依据具体的应用背景合理设定JobConf属性，像调整mapred.map.tasks数量以适应不同规模的数据集分布情况，适当增加reduce task数目加快多轮迭代速度，同时注意监控JVM堆栈大小防止OOM(Out Of Memory)。

#### 示例代码展示

下面给出一段Python伪代码作为参考，展示了如何构建一个简易版的气象观测站日志解析器：

from mrjob.job import MRJob
import re

class WeatherDataCleaner(MRJob):

    def mapper(self, _, line):
        fields = line.split(',')
        
        try:
            station_id = str(fields[0])
            date_str = str(fields[1])[:8]
            element_type = str(fields[2]).strip()
            
            value = float(re.sub(r'[\*,9]', '', fields[3])) / 10
            
            quality_flag = int(fields[4])

            if not (element_type.startswith('TMAX') or element_type.startswith('TMIN')):
                return
                
            yield ((station_id, date_str), {'type': element_type,
                                            'value': value})
                                            
        except Exception as e:
            pass
    
    def reducer(self, key, values):
        tmax = None
        tmin = None
        
        for v in values:
            if v['type'] == "TMAX":
                if tmax is None or v['value'] > tmax:
                    tmax = v['value']
                    
            elif v['type'] == "TMIN":
                if tmin is None or v['value'] < tmin:
                    tmin = v['value']

        avg_temp = round((tmax + tmin)/2 ,2)

        yield(key, {"Max": tmax,"Min": tmin ,"Avg":avg_temp})

if __name__ == '__main__':
     WeatherDataCleaner.run()

这段程序能够读取CSV格式的天气报告文档，从中提取最高温和最低温两条核心指标，并据此推导出当天平均温度。值得注意的是，这里仅实现了基础功能模块，实际应用中还需考虑更多细节因素，如异常检测机制的设计、历史同期对比分析等功能扩展[^4]。