MapReduce分析气象数据

能运行一定采纳！
mapreduce实现
气象数据的分析和统计
部分气象数据如下：
2021 01 01 00 80 -94 10285 50 60 1 -9999 -9999
2021 01 01 01 90 -100 -9999 30 36 -9999 -9999 -9999
2021 01 01 02 100 -100 -9999 30 26 -9999 -9999 -9999
2021 01 01 03 119 -106 10278 360 30 1 -9999 -9999
2021 01 01 04 130 -90 -9999 330 41 -9999 -9999 -9999
2021 01 01 05 130 -70 -9999 310 46 -9999 -9999 -9999
2021 01 01 06 137 -58 10245 320 50 1 -9999 0
……
数据源：链接：https://pan.baidu.com/s/1d7YaJTjFEx8GcuvtsUJwNA?pwd=6666
提取码：6666

数据描述（含义）如下：
年 月 日 小时 气温(/10) 露点温度(/10) 海平面气压(/10) 风向 风速(/10) 天空条件总覆盖代码 液体沉淀深度维度-一小时间隔(/10) 液体沉淀深度维度-六小时间隔(/10)
编写MapReduce程序，进行以下统计：

1. 统计月度平均气温
2. 统计每天的平均风速；
3. 根据每天平均风速的统计结果，统计各级风力的天数。
   以下是各级风力的说明：
   风速：0-0.2 风力等级：无风
   风速：0.2-3.3 风力等级：清风
   风速：3.3-5.4 风力等级：微风
   风速：5.4-7.9 风力等级：和风
   风速：7.9-13.8 风力等级：强风
   风速：13.8-17.1 风力等级：疾风
   风速：17.1-20.7 风力等级：大风
   风速：21.7-24.4 风力等级：烈风
   风速：24.4-28.4 风力等级：狂风
   风速：28.4-32.6 风力等级：暴风
   风速：32.6以上 风力等级：台风

是只能使用mapreduce写吗，你把他整成sql，操作不是简单多了吗

首先用map函数处理原始文本数据，map函数输出的是键值对，其中键是年份，值是降水数据的集合，然后map函数输出作为reduce的输入，在reduce只能发实现提取，最后指定输出目录

1、统计月度平均气温： 需要使用两个job进行实现