Hadoop应用开发：2014-2016全球气温统计分析

"这篇文档是关于使用Hadoop和Spark进行全球气温统计与分析的大作业，主要涉及了数据清洗、处理和统计分析。学生通过Python语言处理数据，Scala语言进行统计分析，完成了对2014-2016年气温数据的处理，包括最高、最低气温的年月统计，平均气温的排序，以及特定温度范围数据的筛选和存储。" 在此次Hadoop应用开发大作业中，学生被要求处理全球气温数据，主要针对2014至2016年的数据。首先，从FTP服务器下载了GSOD（全球表面气候观测数据）并进行清洗。数据清洗阶段，使用Python语言，通过Linux命令行工具解压文件、剔除非日期和气温信息的列，并将所有数据整合到一个文本文件（temperature.txt）。 统计分析阶段，学生利用Scala和Spark进行处理。在Spark环境中，数据被加载到分布式内存中，形成RDD（弹性分布式数据集）。对于最高和最低气温的统计，使用了`groupByKey()`函数，将相同年月的数据聚合在一起，然后通过`mapValues()`找出每个组内的最大值和最小值。对于平均气温的统计，`combineByKey()`函数被用来合并相同键的值，之后使用`map()`和`sortBy()`计算平均值并按年月进行排序。 此外，为了筛选出15-25度之间的气温数据，使用了`filter()`函数配合`startsWith()`来选取特定年份的数据，再进一步筛选出符合条件的气温记录。筛选后的数据被分别存储到2014、2015和2016年的三个文件中。 整个项目包含了数据预处理、数据分析和结果输出等关键步骤，充分体现了Hadoop和Spark在大数据处理中的优势，尤其是在处理大量气象数据时的高效性和可扩展性。学生在报告中详细描述了每一步的操作，展示了对Python和Scala编程语言以及Hadoop和Spark框架的理解和应用能力。通过这个大作业，学生不仅掌握了大数据处理的基本技术，还学会了如何将这些技术应用于实际问题的解决。