天气预报件在哪里？
这个需要用到云计算，大数据的知识。 首先将历史上的气象数据上传到云服务器进行计算；然后搭建模型，根据时间序列预测未来某一时刻的气象数据；最后将预测的结果导入到APP中展示给用户。
整个过程其实涉及了许多的知识和理论，我在这里简单的讲一下其中一个环节——数据处理，它的过程如下（只展示了部分步骤）： 当然，这个过程只是简单的描述了数据处理的流程，实际的情况要远比这复杂，比如数据的净化，特征工程等等。
如果要用到的历史气象数据量很大的话，单靠一台或几台计算机来处理是远远不够的，而且也会很慢。这个时候就可以引入一种新技术—— MapReduce。它是一类用于大规模数据处理的算法，可以很好的解决上述问题。
Map 函数负责输入数据和映射为 Key-Value对，其中 Key 是行标识，而 Value 的第 1部分是该行中所有字段对应的值，第 2部分是一个标记符。而 Reduce 函数则负责对 Map 函数输出结果的数量进行求和或计数等操作，并根据其结果对数据做进一步的处理。最终经过一系列的 Map 和 Reduce 函数，数据的处理就可以完成了。