hadoop求给定日期的最高温度。带处理数据内容201701082.6、201701066、2017020810、2017030816.33、2017060833.0，前8位是日期，其后是温度

Hadoop可以用来处理大数据集，包括查找特定日期的最大温度。对于给定的数据内容，如201701082.6, 201701066, 2017020810, 2017030816.33, 2017060833.0，其中日期和温度是以字符串形式存储的，首先需要将它们解析成日期和数值对，并且存储在一个合适的结构（例如HDFS文件或MapReduce输入格式）中。

步骤如下：
1. 数据预处理：读取原始数据，将其分割成日期和温度两部分，然后按照日期排序。
2. 使用Hadoop MapReduce或Spark等框架设计一个Map任务，接收输入键值对（日期-温度），并将每个日期及其对应的温度作为键值对输出到中间结果。
3. 创建一个Reduce任务，接收来自Map的任务，比较每个日期的温度并找出最大值。在这个阶段，可以使用自定义的Combiner函数来减少网络传输成本，提高效率。
4. 最终Reduce任务会返回所有日期中的最高温度。

举例来说，在Hadoop Streaming中，你可以使用类似这样的伪代码：

# Mapper
cat input.txt | awk -F'_' '{print $1" "\$2}' | sort > temp_data

# Reducer
hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-mapper 'awk -F "[0-9]{8}" '{print "\t"$2}' temp_data' \
-reducer 'awk -F " " '{if (NF == 2) {print "max_temp", max($2), $1}}' - | sort -k2nr | head -n 1'

这将输出最高温度以及相应的日期。