MapReduce天气统计入门案例

MapReduce 的天气统计案例，挺适合刚接触分布式编程的你练手用。用了 7 个关键 Java 类，结构清晰不啰嗦，重点就是上手。Mapper和Reducer的套路写法一看就懂，数据流程从解析、映射到归约，逻辑蛮顺的。

Map 阶段负责把天气记录拆成key-value对，比如用日期做键、温度湿度当值；Reduce 阶段就负责把相同日期的值聚合一下，平均温度、最高最低温这些都能轻松搞定。

代码用到的 Hadoop API 比较基础，比如org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper、IntWritable、Configuration之类，都是标准配置。你只要环境搭好，照着写问题不大。

中间的Shuffle 和 Sort流程别忽略，这一步挺关键，关系到数据有没有被正确分组，后面的 Reduce 才好。不懂的话，跑一跑看日志输出就明白了。

文件少，逻辑清，跑起来响应也快。适合用来练习Hadoop任务的基本结构。如果你想多了解 MapReduce 的机制，可以看看下面这两篇文章，都是挺实用的参考。