简介这份资源是面向高校《分布式》课程学习者与Hadoop入门开发者的完整气象数据分析项目源码针对课程大作业场景解决从数据清洗统计到可视化展示的全流程实现问题。包内以Java源代码为核心包含基于Hadoop MapReduce的气象数据统计程序以及用于前端展示的SSM框架代码两部分配合可完成从分布式计算到Web呈现的闭环。压缩包整体约34.89MB文件以Java源文件、配置文件及项目工程结构为主便于直接导入IDE运行调试。目前已有3293人学习下载说明该作业方案在同类课程中具有较高参考价值。读者可借此理解MapReduce任务划分、Mapper与Reducer编写思路以及SSM各层如何对接计算结果并渲染页面适合作为课程作业模板或分布式入门练手项目帮助快速搭建环境、对照实现并排查常见配置问题。1. 从一份《分布式》作业说起Hadoop 气象数据源码到底能跑出什么课程设计里最怕的不是不会写代码而是拿到一份源码却不知道它能不能跑、跑出来长什么样。这份 Hadoop 分析气象数据完整版源代码核心就两件事用 MapReduce 把气象站点日志里的温度、湿度、风速按维度聚合再用 SSM 框架把聚合结果从 MySQL 里读出来在页面上按年份、地区、月份展示。它解决的是「分布式计算 Web 可视化」这条完整链路的落地问题不是单点 demo。适合谁正在做 Hadoop 课程设计、需要一份能改能交的完整参考的人已经搭过伪分布式、想补一个真实业务场景练手的人以及想搞清楚 MapReduce 输出怎么接进 SSM 的人。源码里 MapReduce 部分负责清洗和统计SSM 部分负责展示中间靠 MySQL 表衔接。下面按「数据怎么进 → 怎么算 → 怎么存 → 怎么显示 → 怎么排错」的顺序拆开讲每一步都落到能复现的配置和命令上。2. 气象数据进 HDFS 之前格式约定与上传链路2.1 原始气象日志长什么样气象数据通常来自公开数据集或教学模拟文件常见格式是每行一条记录字段用逗号或制表符分隔。典型字段包括站点编号、观测日期、气温、湿度、风速、气压、降水量。MapReduce 的 Mapper 要做的第一件事就是按分隔符切分把无效行过滤掉。如果字段顺序和分隔符没对齐后面所有统计都是错的这是最常见的翻车点。我一般会先拿head看前几行确认分隔符和列数再决定 Mapper 里用split(,)还是split(\\t)。源码里如果写死了逗号而你的数据是制表符Mapper 不会报错只会输出一堆空 key最后结果全是 0。所以进 HDFS 之前先用本地命令验证一遍。# 查看气象数据前 5 行确认分隔符和字段数 head -n 5 weather_data.txt # 统计每行的字段数分布确认没有脏行 awk -F, {print NF} weather_data.txt | sort | uniq -c第一段命令看结构第二段命令用awk按逗号切分后统计每行字段数。如果输出里出现 3、4、7 这种不一致的数字说明有脏行或分隔符混用必须在 Mapper 里加长度判断否则ArrayIndexOutOfBoundsException会在集群上以 task 失败的形式出现排查起来比本地麻烦得多。2.2 上传到 HDFS 并确认块分布确认格式没问题后把文件放进 HDFS。伪分布式环境下 NameNode 的 Web UI 默认在 9870 端口可以直观看到文件被切成几个块。这一步不是走形式块数直接决定后面启动几个 Map task也影响你观察并行度。# 在 HDFS 上建气象数据目录 hdfs dfs -mkdir -p /weather/input # 上传本地气象数据文件 hdfs dfs -put weather_data.txt /weather/input/ # 查看文件块信息确认副本数和块大小 hdfs fsck /weather/input/weather_data.txt -files -blocks-mkdir -p递归建目录-put上传fsck用来检查文件健康度和块分布。如果fsck报 missing blocks说明 DataNode 没起来或磁盘目录权限不对先解决存储层再谈计算。常见做法是把块大小保持默认 128MB教学数据一般几十 MB只会有一个块Map task 数量就是 1想看并行效果可以手动把文件拆成多个小文件再上传。提示上传前用hdfs dfs -ls确认目标目录没有同名旧文件否则-put会直接覆盖旧结果丢了还得重跑。3. MapReduce 统计逻辑Mapper、Reducer 与自定义 Key 的配合3.1 Mapper 的切分与过滤Mapper 继承MapperLongWritable, Text, Text, DoubleWritable输入是行偏移和一行文本输出是「统计维度 数值」。源码里通常按「年份站点」或「月份地区」作为 key温度或湿度作为 value。关键在map方法里做三件事切分、校验、写出。校验包括字段数判断、数值解析异常捕获、空值跳过。public class WeatherMapper extends MapperLongWritable, Text, Text, DoubleWritable { private Text outKey new Text(); private DoubleWritable outValue new DoubleWritable(); Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line value.toString().trim(); // 跳过空行和表头 if (line.isEmpty() || line.startsWith(station)) { return; } String[] fields line.split(,); // 字段数不足直接丢弃避免数组越界 if (fields.length 5) { return; } try { String station fields[0]; String date fields[1]; double temperature Double.parseDouble(fields[2]); // 按“年份-站点”作为统计维度 String year date.substring(0, 4); outKey.set(year - station); outValue.set(temperature); context.write(outKey, outValue); } catch (NumberFormatException e) { // 数值解析失败的行不参与统计 return; } } }这段代码里split(,)按逗号切分fields.length 5是防御性判断Double.parseDouble外面包了 try-catch。参数上outKey决定 Reduce 阶段的分组粒度改成date.substring(0,7)就变成按月统计。逻辑说明Mapper 只负责把原始行转成中间键值对不做聚合聚合交给 Reducer这是 MapReduce 的基本分工别在 Mapper 里做累加否则并行度上来后结果会错。3.2 Reducer 的聚合与输出格式Reducer 收到的是同一个 key 下的所有 value做累加或求平均。气象场景里求平均温度更常见所以 Reducer 里要同时累加数值和计数最后相除。输出格式一般是Text和DoubleWritable写回 HDFS 后由后续步骤导入 MySQL。public class WeatherReducer extends ReducerText, DoubleWritable, Text, DoubleWritable { private DoubleWritable result new DoubleWritable(); Override protected void reduce(Text key, IterableDoubleWritable values, Context context) throws IOException, InterruptedException { double sum 0.0; int count 0; for (DoubleWritable val : values) { sum val.get(); count; } // 防止除零空分组直接跳过 if (count 0) { return; } result.set(sum / count); context.write(key, result); } }sum累加温度count记录条数最后输出平均值。参数上如果业务要的是总和而不是平均把result.set(sum / count)改成result.set(sum)即可。逻辑说明Reducer 的Iterable只能遍历一次如果既要平均又要最大值得在循环里同时维护多个变量不能遍历两遍。输出目录由 Driver 指定默认要求目录不存在否则抛FileAlreadyExistsException。3.3 Driver 配置与本地调试Driver 负责组装 Job设置 Mapper、Reducer、输入输出路径和输出类型。本地用 IDEA 调试时把mapreduce.framework.name设成local输入输出指向本地路径能省去反复打包上传的时间。public class WeatherDriver { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf new Configuration(); // 本地调试时启用本地模式提交集群时注释掉 conf.set(mapreduce.framework.name, local); Job job Job.getInstance(conf, weather-analysis); job.setJarByClass(WeatherDriver.class); job.setMapperClass(WeatherMapper.class); job.setReducerClass(WeatherReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class); // 输入输出路径从命令行参数取方便切换 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }setJarByClass告诉集群用哪个类定位 jar 包setOutputKeyClass和setOutputValueClass必须和 Mapper/Reducer 的输出类型一致否则运行时报类型不匹配。args[0]和args[1]是输入输出路径本地调试传本地目录提交集群传 HDFS 路径。逻辑说明本地模式跑通再上集群能过滤掉大部分配置问题直接上集群一旦失败日志分散在多个节点排查成本高得多。4. 结果落库与 SSM 展示从 HDFS 到页面的衔接4.1 把 MapReduce 输出导入 MySQLMapReduce 的输出是 HDFS 上的part-r-00000文本文件每行是「key 制表符 平均值」。要接进 SSM先建一张结果表再把文件内容导入。常见做法是用hdfs dfs -get拉到本地再用LOAD DATA LOCAL INFILE或写个简单 JDBC 程序批量插入。-- 建气象统计结果表 CREATE TABLE weather_stat ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, stat_key VARCHAR(64) NOT NULL, avg_value DOUBLE NOT NULL, create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- 从本地文件导入字段按制表符分隔 LOAD DATA LOCAL INFILE /tmp/part-r-00000 INTO TABLE weather_stat FIELDS TERMINATED BY \t LINES TERMINATED BY \n (stat_key, avg_value);stat_key存的是「年份-站点」avg_value是平均温度。FIELDS TERMINATED BY \t必须和 MapReduce 默认输出分隔符一致默认就是制表符改成逗号会整行导入失败。逻辑说明这一步是批处理链路的收口导入前先TRUNCATE TABLE清空旧数据避免多次跑任务后结果叠加。如果数据量大LOAD DATA比逐条 insert 快一个数量级。4.2 SSM 三层结构里数据怎么流SSM 即 Spring SpringMVC MyBatis。Controller 接收前端请求Service 调 MapperMapper 查weather_stat表结果以 JSON 返回给页面。源码里通常有一个WeatherController提供按年份、按站点查询的接口。MyBatis 的 XML 里写动态 SQL根据传入参数拼接WHERE条件。!-- WeatherMapper.xml 按年份和站点动态查询 -- select idselectByCondition resultTypecom.weather.entity.WeatherStat SELECT stat_key, avg_value FROM weather_stat where if testyear ! null and year ! AND stat_key LIKE CONCAT(#{year}, -%) /if if teststation ! null and station ! AND stat_key LIKE CONCAT(%-, #{station}) /if /where ORDER BY avg_value DESC /selectwhere标签自动处理第一个ANDif判断参数是否为空LIKE CONCAT做前缀和后缀匹配。参数上year和station由 Controller 从请求参数接收传给 Service 再传给 Mapper。逻辑说明动态 SQL 的好处是同一个接口支持多种查询组合前端不传参数就查全量。注意stat_key的格式必须和 MapReduce 输出严格一致否则LIKE匹配不到任何行页面显示空白。4.3 前端页面与接口联调前端一般是 JSP 或 HTML ECharts通过 Ajax 调 Controller 接口拿 JSON再渲染成柱状图或表格。联调时先确认接口返回的数据结构再对图表配置。常见问题是跨域和日期格式SpringMVC 里加ResponseBody返回 JSON跨域用CrossOrigin或过滤器解决。// 前端 Ajax 请求气象统计数据 $.ajax({ url: /weather/query, type: GET, data: { year: 2023, station: A001 }, dataType: json, success: function (res) { // res 是 WeatherStat 列表直接喂给图表 renderChart(res); }, error: function (xhr) { console.error(查询失败状态码 xhr.status); } });data里的year和station对应 Controller 的参数名dataType: json告诉 jQuery 按 JSON 解析。逻辑说明联调顺序是先保证接口在浏览器直接访问能返回 JSON再写 Ajax最后调图表。如果接口返回 404检查 Controller 的RequestMapping路径返回 500看后端异常栈多半是 SQL 或类型转换问题。5. 避坑与排查这份源码最容易翻车的五个地方5.1 现象任务卡在 map 0% reduce 0% 不动原因通常是资源不够或配置冲突。伪分布式环境下 YARN 的yarn.nodemanager.resource.memory-mb默认可能偏小Map task 申请不到容器就一直等。解决方法是打开yarn-site.xml把内存调到 2048 以上同时确认mapreduce.map.memory.mb不超过节点可用内存。改完重启 YARN再提交任务。5.2 现象输出目录已存在导致任务直接失败MapReduce 默认不允许输出目录存在报FileAlreadyExistsException。原因是上一次跑的结果没删。解决方法是每次提交前手动删掉输出目录或者在 Driver 里加判断自动删除。我一般会在脚本里固定写一行hdfs dfs -rm -r /weather/output跑之前先清省得每次手动处理。5.3 现象中文乱码页面显示问号原因在编码链路某一环没统一。HDFS 文件、MySQL 表、JSP 页面、Tomcat 连接器任何一处不是 UTF-8 都会乱码。解决方法是逐环确认文件用file -i看编码MySQL 建表指定DEFAULT CHARSETutf8mb4JDBC URL 加characterEncodingutf8Tomcat 的server.xml里 Connector 加URIEncodingUTF-8。五处都对齐后乱码基本消失。5.4 现象Reducer 输出平均值全是整数原因是DoubleWritable被误用成IntWritable或者 Mapper 输出类型和 Reducer 输入类型不匹配。检查 Driver 里setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass是否设置正确如果 Mapper 输出DoubleWritable而没显式设置 map 输出类型Hadoop 会按 Reducer 输出类型推断导致精度丢失。显式补上这两行即可。5.5 现象SSM 启动报数据源连接失败原因多是jdbc.properties里的 URL、用户名、密码和实际 MySQL 不一致或者 MySQL 驱动版本和数据库版本不匹配。解决方法是先单独用命令行mysql -u root -p确认能连上再检查db.properties里的配置。驱动版本上MySQL 8 用com.mysql.cj.jdbc.Driver5.x 用com.mysql.jdbc.Driver写错直接启动失败。6. 进阶技巧把这份源码改成能讲清楚的课程设计6.1 用 Combiner 减少网络传输如果统计逻辑满足结合律比如求和、求最大值可以在 Mapper 后加一个 Combiner先在本地做一次聚合再发给 Reducer。求平均不能直接加 Combiner因为平均的平均不等于总平均除非 Combiner 输出的是「和 计数」的组合。教学数据量小Combiner 效果不明显但面试和答辩时能讲清楚这个边界比只会跑通加分。// 在 Driver 里设置 Combiner类可以复用 Reducer job.setCombinerClass(WeatherReducer.class);这行代码把 Reducer 直接当 Combiner 用仅当 Reducer 逻辑满足结合律时成立。求平均场景下这样写会算错正确做法是自定义 Combiner 输出sum和count两个值。参数上Combiner 不改变最终结果只减少 shuffle 数据量写不写不影响正确性但影响性能。6.2 用多文件输入观察并行度把一个大文件拆成多个小文件上传Map task 数量等于文件数在块大小范围内能直观看到并行计算的效果。答辩时演示「单文件 vs 多文件」的耗时对比比空讲原理有说服力。注意小文件过多会加重 NameNode 负担教学场景控制在 5 到 10 个即可。6.3 验证结果正确性的笨办法跑完 MapReduce 后别急着信输出。用awk在原始数据上手动算一遍某个 key 的平均值和part-r-00000里的结果对比。对不上就查 Mapper 的过滤条件是不是多滤了行或者 Reducer 的计数有没有算错。这个习惯我每次交作业前都强制走一遍比事后被老师问住强。# 手动验证 2023-A001 的平均温度 awk -F, $1A001 $2 ~ /^2023/ {sum$3; cnt} END {print sum/cnt} weather_data.txt这条命令按站点和年份过滤累加温度并计数最后打印平均值。拿它和 HDFS 输出里2023-A001对应的值比误差在浮点精度范围内就算对。从那以后我每次跑完 MapReduce 都强制走一遍这个验证希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取