基于eclipse hadoop map reduce气象数据分析，筛选出每日温度最高的三个小时段，给出代码和其分析的数据格式

好的，根据您的要求，我会回答您的问题。首先，需要说明的是，这个问题涉及到比较复杂的数据处理和算法，需要您具备一定的Hadoop MapReduce编程基础。下面是该问题的解决方案和代码实现：

1. 数据格式

本次数据分析使用的数据格式为气象数据，包含以下字段：

- date: 日期（格式为YYYY-MM-DD）
- time: 时间（格式为hh:mm:ss）
- temperature: 温度（单位为摄氏度）

数据格式如下：

2019-01-01,00:00:00,20
2019-01-01,01:00:00,22
2019-01-01,02:00:00,18
......

2. 数据分析思路

本次数据分析需要筛选出每日温度最高的三个小时段。具体思路如下：

- 将数据按日期和时间分组；
- 对于每个日期，找出该日期温度最高的三个小时段；
- 输出结果，格式为：日期、小时段、温度。

3. MapReduce 代码实现

下面是基于Eclipse Hadoop MapReduce的代码实现，包含Mapper、Reducer和Driver三个类。在Mapper类中，首先将输入按日期和时间分组，然后将每组数据作为一个键值对发送给Reducer。在Reducer类中，首先对每个日期的所有数据进行排序，然后取出每个日期温度最高的三个小时段，最后输出结果。

Mapper类：

public static class TempMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    private Text outKey = new Text();
    private Text outValue = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] fields = line.split(",");
        String date = fields[0].trim();
        String time = fields[1].trim();
        String temperature = fields[2].trim();

        outKey.set(date);
        outValue.set(time + "," + temperature);
        context.write(outKey, outValue);
    }
}

Reducer类：

public static class TempReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    private Text outKey = new Text();
    private Text outValue = new Text();

    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        List<String[]> dataList = new ArrayList<String[]>();
        for (Text value : values) {
            String[] fields = value.toString().split(",");
            dataList.add(fields);
        }

        Collections.sort(dataList, new Comparator<String[]>() {
            public int compare(String[] o1, String[] o2) {
                return Integer.parseInt(o2[1]) - Integer.parseInt(o1[1]);
            }
        });

        String top1 = dataList.get(0)[0];
        String top2 = dataList.get(1)[0];
        String top3 = dataList.get(2)[0];

        outKey.set(key.toString());
        outValue.set(top1 + "," + top2 + "," + top3);
        context.write(outKey, outValue);
    }
}

Driver类：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "Temperature Analysis");
    job.setJarByClass(TemperatureAnalysis.class);

    job.setMapperClass(TempMapper.class);
    job.setReducerClass(TempReducer.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(Text.class);

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

4. 总结

本次数据分析使用了Hadoop MapReduce框架，通过Mapper和Reducer的协作，实现了对气象数据的分析。需要注意的是，本次方案仅是一种思路，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。