Hadoop大数据实践-天气分析预测系统,Hadoop大数据技术综合实验:网站访问日志采集、处理及分析
考查机试试题
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课程:Hadoop大数据实践 |
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阶段:大二 |
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院校名称: |
考试日期: |
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准考证号: |
姓名: |
注意:
- 考试时间2小时,总分100分;
- 考试结束试卷必须交回,不交回试卷者成绩无效。
题目:使用Hadoop实现天气数据的统计
- 语言和环境
- 环境要求:Java 8、IDEA、MySQL。
- 使用技术:Hadoop、MapReduce
- 实现功能
本系统要求对天气的数据(CSV格式)进行分析统计,具体实现功能如下:
- 在虚拟机中搭建一个由一个Hadoop伪分布式环境(将hostname中的主机名改为自己姓名的拼音)。Java信息如图1.1所示,启动后的进程如图1.2所示
图1.1 主机名和java版本信息

图1.2 Hadoop开发环境启动后的进程信息
- 使用Hadoop Shell将天气信息上传到HDFS文件系统上
- 在数据库中创建表
1)weather_month表
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City |
Char() |
NOT NULL |
城市 |
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Time |
Int |
NOT NULL |
时间(月份) |
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ZGQW |
Int |
NOT NULL |
平均最高气温 |
|
ZDQW |
Int |
NOT NULL |
平均最低气温 |
|
SD |
nchar(5) |
NULL |
平均湿度 |
|
City |
Char() |
NOT NULL |
城市 |
|
Time |
Int |
NOT NULL |
时间(月份) |
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TQ_Type |
Int |
NOT NULL |
天气类型(例如:晴转天云) |
|
TQ_Count |
Int |
NOT NULL |
某类型天气数量 |
- weather_month_KQZL表
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City |
Char() |
NOT NULL |
城市 |
|
Time |
Int |
NOT NULL |
时间(月份) |
|
KQZL_Type |
Int |
NOT NULL |
质量类型 |
|
KQZL_Count |
Int |
NOT NULL |
某质量类型数量 |
- weather_month_ZWXQD表
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City |
Char() |
NOT NULL |
城市 |
|
Time |
Int |
NOT NULL |
时间(月份) |
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ZWXQD_Type |
Int |
NOT NULL |
类型(例如:中度) |
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ZWXQD_Count |
Int |
NOT NULL |
某类型数量 |
- weather_year表
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City |
Char() |
NOT NULL |
城市 |
|
Time |
Int |
NOT NULL |
时间(年) |
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ZGQW |
Int |
NOT NULL |
平均最高气温 |
|
ZDQW |
Int |
NOT NULL |
平均最低气温 |
|
SD |
nchar(5) |
NULL |
平均湿度 |
- weather_year_TQ表
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City |
Char() |
NOT NULL |
城市 |
|
Time |
Int |
NOT NULL |
时间(年) |
|
TQ_Type |
Int |
NOT NULL |
天气类型(例如:晴转天云) |
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TQ_Count |
Int |
NOT NULL |
某类型天气数量 |
- weather_year_KQZL表
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City |
Char() |
NOT NULL |
城市 |
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Time |
Int |
NOT NULL |
时间(年) |
|
KQZL_Type |
Int |
NOT NULL |
质量类型 |
|
KQZL_Count |
Int |
NOT NULL |
某质量类型数量 |
- weather_year_ZWXQD表
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City |
Char() |
NOT NULL |
城市 |
|
Time |
Int |
NOT NULL |
时间(月份) |
|
ZWXQD_Type |
Int |
NOT NULL |
类型(例如:中度) |
- 编写MapReduce程序,并提交到Hadoop的Yarn框架执行,统计每月和每年的平均最高温、平均最低温、平均湿度以及每月和每年的每种天气出现的次数、每月和每年的每种空气质量出现的次数和每月和每年的每种紫外线强度出现的次数,并写入MySQL数据库。
- 评分
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步骤 |
评分项 |
分值 |
分数 |
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1 |
主机名配置成功 |
5 | |
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JDK安装成功 |
10 | ||
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Hadoop伪分布式环境安装成功 |
15 | ||
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