国家气象信息中心制作的月值数据集，包含江苏省69个站的2009-2018的气象月值数据，适合做数据分析

包含东三省及河北的近10年天气数据，资源来自中国气象，十分可靠，可用于相关实验及算法

MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型。该模型比较简单，但用于编写有用的程序并不简单。Hadoop可以运行由各种语言编写的 MapReduce程序。本章中，我们将看到用Java、Ruby、Python 和C++语言编写的同一个程序。最重要的是，MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模的数据分析任务交给任何一个拥有足够多机器的运营商。MapReduce的优势在于处理大规模数据集，所以这里先来看一个数据集。 本zip压缩包为气象数据集。

农业大棚种植技术对现代化农业生产具有重大意义，为解决农业大棚环境信息实时采集、监测问题，设计了基于物联网的农业大棚气象环境数据监测系统。该设计以CC2530射频模块为终端采集设备的核心芯片，通过布置光照、土壤湿度、空气温湿度等传感器搭建农业大棚气象观测站；基于Z-Stack协议栈完成短距离无线通信，并建立相应的数据传输规范；基于MQTT对采集数据进行信息推送和拉取。该系统的软硬件开发保证了系统实用性高、成本低以及研发周期短等特点。实际运行结果表明，该农业气象环境监测系统技术先进、设计灵活、成本低、布置简便、性价比高，能够有效地完成对农业大棚气象数据的实时监测，也可以为其他农业系统提供气象监测依据。

中国地面气候资料日值数据集（V3.0）"包含了中国824个基准、基本气象站本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。 2010年~2019年数据

"中国地面气候资料日值数据集（V3.0）"包含了中国699个基准、基本气象站1951年1月以来本站气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0cm地温要素的日值数据。 2014年5月~2019年12月数据 希望能给大家带来帮助！ 数据来源：http://data.cma.cn/data/cdcdetail/dataCode/SURF_CLI_CHN_MUL_DAY_V3.0.html

中亚五国气象数据，这里是数据的详细信息，具体实体数据 by charge。 统计年鉴数据也一样。

经验正交函数（empirical orthogonal function, EOF）分析，从单一气象变量场中识别互相正交的空间型，Matlab函数

（1）气象数据是否具备“大数据”的核心特征？ （2）业界公认的“大数据应用”的主要形态是什么？ （3）“大数据时代”背景下气象数据应用中新的价值领域在何处？需要首先具备哪些必要条件？ （4）气象信息技术领域当务之急需要解决的关键技术问题。

数据源为NCDC（美国国家气候数据中心，National Climatic Data Center），隶属于NOAA（美国国家海洋及大气管理局，National Oceanic and Atmospheric Administration）。 时间范围：2020年至今。 时间精度：近年的数据大多为3小时数据，少量站点有1小时数据。 站点数量：近年为400多个。 气象要素：气温、气压、露点、风向风速、云量、降水量。 数据格式为ISD-Lite