本案例探讨了Hadoop MapReduce技术如何高效应用于电信行业，特别是针对运营商用户在各基站的停留时间数据分析。通过实施MapReduce框架，实现了大规模用户行为数据的快速处理和分析，有效支持了网络优化和服务改进决策。
用户的手机在连接到不同的基站时会产生一条记录。数据格式如下：用户标识 设备标识 基站位置 通讯的日期 通讯时间
示例：
0000009999 0054785806 00000089 2016-02-21 21:55:37
需要转换的数据格式为：用户标识 时段 基站位置 停留时间
示例：
0000000001 09-18 00000003 15
这意味着，用户标识为0000000001的用户在2月21日从晚上9点到晚上18分（即停留了约半小时）内，在基站位置代码为“00000089”的地方进行了通信。转换后的数据则表示，该用户在时间段09-18(指上午九点半至十点钟之间)于同一基站(此处假设示例中的21:55:37时间对应实际停留的时段为“早上9点到接近10点”)进行了通信，并且在此期间，在指定基站位置（例如，00000089)上总共停留了大约15分钟。注意转换后的示例仅用于说明数据格式变化，具体数值需根据实际情况进行计算和调整。
简化后：
用户标识为0000000001的用户在某个时段（例如上午9点到接近10点）内，在基站位置代码00000089处停留了大约15分钟。转换后的数据格式表示该用户在此时间段于指定基站上进行了通信，具体为： 用户标识 时段 基站位置 停留时间
5星
