mapreduce分组统计_MapReduce -- 统计天气信息

假设我们有一个天气数据集，每个记录包含日期、城市、最高温度和最低温度。我们想要统计每个城市在每个月的平均最高温度和平均最低温度，我们可以使用MapReduce进行分组统计。

首先，我们需要定义Mapper函数的输入和输出。Mapper函数的输入应该是文本行，每行表示一个天气记录，包含日期、城市、最高温度和最低温度，以逗号分隔。Mapper函数的输出应该是键值对，其中键是由城市和月份组成的复合键，值是一个包含最高温度和最低温度的可序列化对象。

伪代码如下：

Mapper(输入: key, value):
    解析输入行，获取城市、日期、最高温度和最低温度
    从日期中提取出月份
    构造复合键，由城市和月份组成
    构造值对象，包含最高温度和最低温度
    发射键值对，以复合键为键，值对象为值

接下来，我们需要定义Reducer函数的输入和输出。Reducer函数的输入应该是键值对，其中键是由城市和月份组成的复合键，值是一个包含最高温度和最低温度的可序列化对象的迭代器。Reducer函数的输出应该是键值对，其中键是由城市和月份组成的复合键，值是一个包含平均最高温度和平均最低温度的可序列化对象。

伪代码如下：

Reducer(输入: key, values):
    计算所有值的平均最高温度和平均最低温度
    构造值对象，包含平均最高温度和平均最低温度
    发射键值对，以复合键为键，值对象为值

最后，我们需要运行MapReduce作业。我们可以使用Hadoop Streaming工具，通过标准输入和输出来传递数据。假设我们的Mapper函数定义在mapper.py文件中，Reducer函数定义在reducer.py文件中，我们可以使用以下命令来运行作业：

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
    -mapper mapper.py \
    -reducer reducer.py \
    -input input_file \
    -output output_dir

其中，hadoop-streaming.jar是Hadoop Streaming工具的JAR文件；mapper.py和reducer.py是我们定义的Mapper和Reducer函数；input_file是输入文件的路径；output_dir是输出目录的路径。

通过这种方式，我们可以使用MapReduce分组统计天气信息，并且可以方便地扩展到更大的数据集和更复杂的统计任务。