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Hadoop气象数据分析完整源码(包含MapReduce及SSM框架)

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简介:
本项目提供基于Hadoop生态系统的气象数据全面分析解决方案,集成了MapReduce处理技术与SSM框架,适用于大数据量下的高效气象数据分析。 这份作业要求编写一个完整的Hadoop分析气象数据的源代码,包括MapReduce代码以及SSM框架用于展示数据的部分。这是一份关于分布式技术的小作业所需的所有代码内容。

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客服
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  • HadoopMapReduceSSM
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    本项目提供基于Hadoop生态系统的气象数据全面分析解决方案,集成了MapReduce处理技术与SSM框架,适用于大数据量下的高效气象数据分析。 这份作业要求编写一个完整的Hadoop分析气象数据的源代码,包括MapReduce代码以及SSM框架用于展示数据的部分。这是一份关于分布式技术的小作业所需的所有代码内容。
  • Hadoop
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    本项目包含了利用Hadoop进行大规模气象数据处理和分析的完整源代码,适用于研究与教学。其中包括数据清洗、统计分析及可视化等模块。 《分布式》布置了一道小作业,这是作业的所有代码,里面包含了Hadoop的MapReduce代码、以及SSM框架显示数据的代码。如果有缺失可以私信我,并且请给1积分哈哈。
  • 的Java项目 SSM
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    本资源提供一个完整集成SSM(Spring, Spring MVC, MyBatis)框架的Java项目源代码,适合初学者参考学习和实践。 SSM框架是Java Web开发中的常用集成框架之一,它由Spring、Struts和MyBatis三个核心组件组成。这里介绍的是一个基于SSM的在线教育网站项目,其中包括源代码以及相关文档资料。 1. **Spring框架**:作为整个应用的核心容器,负责对象生命周期管理和依赖注入功能。在本案例中,Spring处理控制逻辑,并实现业务对象和服务管理;同时提供面向切面编程(AOP)支持以实现日志记录、事务管理等功能。 2. **Struts框架**:遵循MVC架构模式中的控制器角色,主要职责为接收和响应HTTP请求及回应。项目里使用的是Struts2版本,用于处理用户交互操作如页面跳转与数据传递等任务。 3. **MyBatis框架**:作为持久化层解决方案之一,简化了SQL语句的操作方式,并通过XML或注解形式配置映射关系到Java对象和数据库表之间。在本项目中,MyBatis负责执行所有CRUD操作并进行数据库交互工作。 4. **项目结构** - `src/main/java`:存放项目的全部源代码文件,包括实体类、服务接口与实现等; - `src/main/resources`:包含各种配置文件如Spring Bean定义、MyBatis映射器设置及数据库连接信息; - `src/main/webapp`:用于存储Web应用资源如静态内容(HTML/CSS/JS)、JSP页面和Struts配置文档; - `web.xml`:描述整个Web应用程序的部署细节,包括过滤器、监听器和服务端点定义等; - `pom.xml`:Maven项目的构建文件,列出项目依赖项及其构建过程。 5. **集成步骤**: SSM框架整合涉及配置Struts2、Spring和MyBatis的相关设置,在Spring中注册Action及结果类型,并在Mybatis里编写Mapper接口与XML映射文档来完成数据访问任务。 6. **网站功能** 基于SSM架构的在线教育平台可能具备用户账户管理(如登录/注册)、课程浏览、购买和视频播放等功能;所有这些业务逻辑都需要通过框架提供的服务进行处理。 7. **学习与实践**: 对初学者来说,研究该项目源码有助于理解实际项目中如何应用SSM框架,并且可以从中获得各种应用场景下的解决方案。文档将提供有关背景信息、安装指南及使用说明等帮助用户更好地掌握系统架构和具体实现细节。 8. **扩展与优化** 掌握基本知识后,开发者还可以尝试为现有功能添加新特性或采用诸如Spring Boot简化配置流程、利用Vue.js改进前端体验等方式来增强应用性能。通过深入研究这个开源项目案例,不仅能够巩固SSM框架相关知识点还能对在线教育平台的常见需求和技术实现有更全面的认识和理解。
  • 用于年度MapReduce
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    本项目提供了一套基于MapReduce框架的源代码,专门针对年度气象数据进行高效分析处理,适用于大规模数据集。 该文件是用于MapReduce分析年气象数据的源代码打包成的jar包。尽管名字为MaxTemperature,但其中也包含了求取最小温度(MinTemperature)的程序。因此,可以使用这个jar包来计算每年的最大值和最小值。
  • Java在Hadoop上的MapReduce应用:年度中的最低温(附
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    本教程讲解如何使用Java编写MapReduce程序,在Hadoop平台上处理大规模年度气象数据,特别聚焦于提取和分析每日最低气温信息。文中提供完整代码供读者实践参考。 Java操作Hadoop之MapReduce分析年气象数据最低温度实战源码,附带所需jar包,欢迎学习。
  • MapReduce(用于测试)
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    本项目利用MapReduce技术对大规模气象数据进行高效处理与分析,旨在提取有价值的信息并支持气候研究及预测模型构建。 本段落件用于初学者学习Hadoop权威指南时使用的获取最大气温的气象数据集编写练习,本人已测试使用过。
  • AQI空质量Hadoop MapReduce文档说明(pdf)
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    本PDF文档深入剖析AQI空气质量数据处理技术,基于Hadoop MapReduce框架,提供详尽的源代码解析与使用指南,助力大数据环境下的环保数据分析。 基于MapReduce框架的AQI空气质量分析 内容包括:利用MapReduce框架对各城市的空气质量进行深入分析,并实现以下三个目标: 1. 以PM2.5的IAQI为标准,比较从2018年8月至2019年6月期间各个城市之间的空气质量水平。 2. 对北京、上海和成都这三个特定城市,在春节假期里通过AQI指标统计它们各自的空气质量等级分布情况。 3. 构建一个包含十二个城市的综合评分体系,计算每个城市的整体空气质量指数,并据此进行评价分析。 本项目的所有源代码都已经过测试并成功运行。适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工下载学习使用;同样适用于初学者作为进阶教程参考,也可用于毕业设计、课程作业等用途。如果基础较好,还可以在此基础上进一步开发其他功能以满足不同需求,并应用于实际的项目中。 请在开始之前先阅读README.md文件(如果有)以便更好地理解和利用资源。请注意仅供学习使用,请勿将其用于商业目的。
  • Hadoop MapReduce编程实例的
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    本资源提供一系列详细的Hadoop MapReduce编程案例源代码,涵盖数据处理、分析等多个应用场景,适合初学者快速上手及深入学习。 我编写了一个Hadoop MapReduce实例的源代码,并希望与大家分享以帮助正在学习MapReduce编程的朋友。网上虽然有很多关于wordcount的例子,但实际操作中的其他完整示例却不多见。 该资源包括完整的实例源码、编译配置文件、测试数据集以及可执行jar文件和运行脚本的操作步骤说明文档。通过这个例子的学习,你可以掌握基本的MapReduce编程技巧,并了解如何在Java中进行代码编写与调试,打包成jar格式以便于部署到Hadoop集群上。 如果你对学习过程中的问题感到困惑或需要进一步的帮助,请随时提问。需要注意的是,由于我自己也是初学者,在使用和理解Hadoop方面仅有一年的经验积累,因此对于一些复杂的问题可能无法提供解答。希望这个资源能够为正在探索MapReduce技术的朋友带来帮助,并且也希望能得到大家的一点支持(例如通过平台认可的形式给予一定的反馈),这将是对我的努力的一种鼓励与肯定。
  • Hadoop
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    本项目聚焦于利用Hadoop技术处理大规模气象数据,旨在探索高效的数据存储、分析和挖掘方法,为气象研究提供有力支持。 资源分不能设置为0,请大家留言邮箱我发你;如果会员请下载后提供2分。git免费地址如下:https://github.com/tomwhite/hadoop-book/tree/master/input/ncdc/all 考虑到需要去除链接,重写后的文本如下: 资源分不能设为零,大家可以留下邮箱,我会通过邮件发送给你。如果是会员,请在下载后给予我两份资源作为回馈。
  • Hadoop大屏可视化论文PPT
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    本研究探讨了利用Hadoop技术进行大规模气象数据处理与分析,并结合大数据可视化技术创建交互式气象数据分析大屏。论文和配套PPT详细阐述了系统的架构设计、实现方法及其应用价值。 在信息化社会背景下,人们需要有针对性的信息获取途径,并且通常会努力扩展这些途径。然而由于视角的不同,人们有时会获得不同类型的信息,这也是技术难以克服的问题之一。 为了解决气象分析大屏可视化等问题,我们对气象进行了深入研究并设计开发了相应的系统。该系统的功能模块包括后台首页、管理员用户界面以及各种模块管理(如日照时数、平均相对湿度、年降水量和平均气温等),采用面向对象的模式进行软件开发与硬件配置,能够满足实际使用需求,并完成相关的软体架构及程序编码工作。 我们利用MySQL作为数据存储的主要工具,结合Hadoop框架、Python技术和Ajax技术来编写业务系统代码并实现全部功能。首先报告分析了研究背景及其意义;接着探讨了气象分析大屏可视化系统的各项需求和技术问题,证明其必要性和可行性;最后介绍了设计该系统所需的技术软件及设计理念,并实现了系统的部署与运行使用。