编写一个 MapReduce 程序,用于访问所有空气质量数据 集,并从中筛选出“成都”和“广州”两个城市的 AQI,按照空气质量 为优、良来统计它们出现的次数,以及出现的概率
时间: 2024-01-22 18:19:14 浏览: 27
这是一个伪代码实现:
Map函数:
```
map(key, value):
city = get_city_from_value(value) # 从数据中获取城市名
aqi = get_aqi_from_value(value) # 从数据中获取AQI
if city in ['成都', '广州'] and aqi != '': # 如果城市是成都或广州且AQI不为空
if aqi <= 50: # AQI优
emit(city + '_you', 1) # 发射键值对
elif aqi <= 100: # AQI良
emit(city + '_liang', 1) # 发射键值对
```
Reduce函数:
```
reduce(key, values):
count = sum(values) # 统计键值对出现的次数
total = get_total_count() # 获取所有城市的键值对总数
probability = count / total # 计算键值对出现的概率
emit(key, (count, probability)) # 发射键值对
```
其中,get_city_from_value和get_aqi_from_value是从数据中获取城市名和AQI的函数,get_total_count是获取所有城市的键值对总数的函数。emit函数是将键值对发送到Reduce函数中的函数。
相关问题
使用python编写一个 MapReduce 程序,用于访问所有空气质量数据 集,并从中筛选出“成都”和“广州”两个城市的 AQI,按照空气质量 为优、良来统计它们出现的次数,以及出现的概率
这里提供一个基于Python的MapReduce程序的实现,前提是需要安装Hadoop并配置好环境。
1. Mapper
```
#!/usr/bin/env python
import sys
import json
for line in sys.stdin:
data = json.loads(line)
city = data['city']
aqi = data['AQI']
if city == '成都' or city == '广州':
if aqi <= 50:
print(city + '\t' + '优' + '\t' + '1')
elif aqi <= 100:
print(city + '\t' + '良' + '\t' + '1')
```
2. Reducer
```
#!/usr/bin/env python
import sys
total_count = 0
city_count = {'成都': 0, '广州': 0}
quality_count = {'成都': {'优': 0, '良': 0}, '广州': {'优': 0, '良': 0}}
for line in sys.stdin:
city, quality, count = line.strip().split('\t')
count = int(count)
total_count += count
city_count[city] += count
quality_count[city][quality] += count
for city in city_count:
print('城市 ' + city + ' 出现的概率为:' + str(city_count[city]/total_count))
for quality in quality_count[city]:
print('城市 ' + city + ' 空气质量 ' + quality + ' 出现的次数为:' + str(quality_count[city][quality]))
```
3. 执行MapReduce
假设我们有一个名为`air_quality.json`的文件,其中包含了空气质量的数据集。
```
cat air_quality.json | ./mapper.py | sort | ./reducer.py
```
执行上述命令后,就会得到每个城市的空气质量为优、良的出现次数和出现概率。
编写一个MapReduce程序,该程序可以读取HDFS中的数据,并按月份和销售量排序的代码
好的,这是一个简单的MapReduce程序,可以按照月份和销售量对HDFS中的数据进行排序:
```java
import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class SalesSort {
public static class SalesMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable sales = new IntWritable();
private Text month = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] fields = value.toString().split(",");
String dateStr = fields[0];
int sale = Integer.parseInt(fields[1]);
SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Date date = null;
try {
date = dateFormat.parse(dateStr);
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
SimpleDateFormat monthFormat = new SimpleDateFormat("MM");
month.set(monthFormat.format(date));
sales.set(sale);
context.write(month, sales);
}
}
public static class SalesReducer extends Reducer<Text, IntWritable, NullWritable, Text>{
private TreeMap<Integer, String> salesMap = new TreeMap<Integer, String>();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
salesMap.put(sum, key.toString());
if (salesMap.size() > 10) {
salesMap.remove(salesMap.firstKey());
}
}
protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (Map.Entry<Integer, String> entry : salesMap.entrySet()) {
context.write(NullWritable.get(), new Text(entry.getValue() + "\t" + entry.getKey()));
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Sales Sort");
job.setJarByClass(SalesSort.class);
job.setMapperClass(SalesMapper.class);
job.setReducerClass(SalesReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
这个MapReduce程序的输入是一个包含销售数据的CSV文件,格式如下:
```
2017-01-01,100
2017-02-01,200
2017-01-02,150
2017-02-02,250
……
```
每一行包含两个字段,第一个字段是销售日期,第二个字段是销售量。
在Mapper中,我们将销售日期解析成月份,销售量作为Value,输出一个Key-Value对。
在Reducer中,我们使用一个TreeMap来保存销售量最大的10个月份。在cleanup方法中,我们将这10个月份按照销售量从小到大输出。
最后,我们将输出结果写入HDFS中的一个文件。
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