Hadoop天气类型（晴转多云）分类怎么写

Hadoop 天气类型分类可以使用 MapReduce 编程模型实现。首先需要准备好数据集，包含有天气的相关信息，比如日期、温度、湿度、风向等。接着，可以按照以下步骤进行编写：

1. Mapper 阶段：将天气数据读入，并根据天气情况将其分成两类：晴天和多云天。

2. Reducer 阶段：将 Mapper 输出的结果按照晴天和多云天分别进行合并统计，并输出两类天气的数量。

以下是 Mapper 和 Reducer 实现的示例代码：

// Mapper 阶段
public static class WeatherMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private Text weatherType = new Text();
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        String weather = fields[2];

        if (weather.equals("sunny")) {
            weatherType.set("sunny");
            context.write(weatherType, one);
        } else if (weather.equals("cloudy")) {
            weatherType.set("cloudy");
            context.write(weatherType, one);
        }
    }
}

// Reducer 阶段
public static class WeatherReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

在上述代码中，Mapper 的作用是读入天气数据，并根据天气情况将其分成两类：晴天和多云天。Reducer 的作用是将 Mapper 输出的结果按照晴天和多云天分别进行合并统计，并输出两类天气的数量。在 Reducer 阶段中，利用了 Iterable 接口，将同一 key 的结果进行累加求和。