范超宇

摘 要：本文对云计算背景下气象大数据的服务架构进行了介绍。MapReduce处理技术能够高效完成分布型处理服务，也是用于气象大数据服务的运算架构。基于MapReduce技术对气温与降水量的统计方法做了阐述，希望对气象行业工作者有所启发。

关键词：云计算；气象；大数据服务；应用

中图分类号：P409 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20170833203

1 云计算背景下的气象大数据服务架构

我国气象区域中心拥有很多的硬件配置，其中有新型计算机及常用的存储服务器、网络通信设施及其他配置。把基础设施利用云计算手段加以综合利用，就形成气象行业的专有云。气象行业大数据服务架构能够在气象行业专有云基础上布设。根据上述说法构建出云计算背景下气象大数据服务架构，这一架构涉及以下5个层次。

1.1 基础设施层

其作用是储存及处置气象大数据的硬件配置，对象涉及主机、网络设备及其他配置。

1.2 平台层

它的作用是依靠云计算当中的关键技术在基础设施层的前提下构建平台。通过Hadoop分布型文件系统对分布型文件进行冗余存储；通过分布型数据库HBase对动态气象大数据进行分布型数据的检索；通过分布型运算模型MapReaduce对数据实施并行运算；通过数据仓库Hive完成对静态气象数据进行的存储及快捷检索。平台层构建结束后，可以作为应用层的技术支持。

1.3 应用层

该层能够运用平台层的软件实施应用的开发，涉及气象站监督控制等作用、云平台监督管控、气象服务。站点监督控制通常情况下指对气象监督观测点与监测设备实施管制及监督控制，涉及气象站及设备的信息管理、数据源状态的监督控制及其他措施。云平台监督管控是指对气象数据中心的服务器节点实施监督管控，涉及节点管制、能源消耗监督控制及其他措施。依据各种使用要求实施气象服务，涉及部门业务功能、预报产品制作及其他服务项目。

1.4 大数据服务层

它的作用是利用应用层提供的各种应用实施气象大数据服务。其中，气象站监督控制及云平台监督管控2个作用凭借以HBase为基础的实时数据索引为气象行业服务；数值预报及其产品的产生能够运用分布型数据处理模型MapReduce实施气象数据的分布型处置，从而实现气象科研及公共气象及其他方面的内容。

1.5 用户层

气象大数据服务的对象涉及气象行业业务部门、科研部门及相关行业。气象业务部门能够借助内网接触气象大数据服务；气象行业科研部门能够借助Intnet得到一些数据；相关行业能够借助Intnet得到预报结果。

2 利用MapReduce的气象大数据服务举例

2.1 MapReduce处理技术

MapReduce属于编程方面的模型，适用大体量数据集的并行计算，“Map（映射）”与“Reduce（归约）”即为该技术的中心思想。该技术在很大程度上为不懂分布式并行编程的编程者提供了帮助，只需把他们写的程序录入分布型系统就能运行。气象大数据能够运用该技术实现并行处理。MapReduce首先把输进去的数据区分成统一规模的数据片，然后借助MAP处置各分片中的数据信息，再将获取的数据实行REDUCE操作，利用操作后的结果进一步获得最后的输出。

2.2 基于MapReduce的气温和降水量统计方法

把我国某大型气象站的日值数据作为处置对象，数据最开始存储于HBase数据库里，要想获得气象显示这一服务，需通过MapReduce运算模型对上述日值数据实施处置、分析，分析结果对气温与降水量的分析及统计有重要作用。依靠月周期对气象站的最高气温、最低气温、最高平均气温、最低平均气温与降水量实施统计，能够获取气象站的往期气温及降水量的变动形势，这能为估测日后气温及降水量的变动提供重要的参照。

MapReduce的气象日值数据处置逻辑流程。MapReduce计算模型可以分布式处理存储于HBase表里的数据。多个Map任务会并行读取气象数据，输至Map任务里的数据是{key，value}对，key是行键，value是行键相对的一行数据。依靠Map任务的操作会继续产生{key，value}对，成为Reduce的输入。Reduce任务处理之后把逐月信息写至关系型数据库MySQL里。运用MySQL的SQL语句与有关函数，获取逐年信息。

3 结语

本文所提的云背景下的气象大数据服务架构给气象大数据服务奠定了基础，通過利用MapReduce分布式处理技术对气象中气温及降水量数据的统计方法的介绍，可以获知其对气象大数据的处置及分析的高效及便捷。云计算背景下气象大数据的服务及应用能够加快气象行业的信息化步伐，有利于该行业信息的进一步分享，同时也提升了气象行业的服务水平，对于提高大众对气象服务的满意程度有积极意义，这也是日后气象服务的关键所在。

参考文献

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