spark通过spark编程计算各地城市的平均气温

通过Spark编程计算各地城市的平均气温的步骤如下：

1. 预处理数据：将每个气象站的数据文件拼接成一个单独的文件。可以使用Hadoop的FileUtil类的copyMerge方法来实现文件的拼接。

2. 创建Spark应用程序：使用Spark编程语言（如Scala或Python）创建一个Spark应用程序。

3. 加载数据：使用Spark的API将预处理后的数据加载到Spark中。可以使用Spark的textFile方法来加载文本文件。

4. 数据转换：对加载的数据进行转换，将每行数据拆分为城市和气温，并将其映射为键值对（城市，气温）。

5. 按城市分组：使用Spark的groupBy方法按城市对数据进行分组。

6. 计算平均气温：对每个城市的气温数据进行聚合操作，计算平均气温。可以使用Spark的reduceByKey方法来计算每个城市的总气温，并使用mapValues方法将总气温除以城市的观测次数得到平均气温。

7. 输出结果：将计算得到的平均气温结果保存到文件或打印出来。

下面是一个使用Spark编程计算各地城市平均气温的示例代码（使用Scala语言）：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WeatherAverage {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建Spark配置
    val conf = new SparkConf().setAppName("WeatherAverage").setMaster("local")
    // 创建Spark上下文
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 加载数据
    val data = sc.textFile("/path/to/data")

    // 数据转换
    val cityTemps = data.map(line => {
      val fields = line.split(",")
      val city = fields(0)
      val temperature = fields(1).toDouble
      (city, temperature)
    })

    // 按城市分组并计算平均气温
    val avgTemps = cityTemps.groupByKey().mapValues(temps => temps.sum / temps.size)

    // 输出结果
    avgTemps.saveAsTextFile("/path/to/output")

    // 停止Spark上下文
    sc.stop()
  }
}

请注意，上述代码中的`/path/to/data`应替换为预处理后的数据文件的路径，`/path/to/output`应替换为保存计算结果的路径。