作者计算机毕业设计江挽个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目目录基于大数据的上海气候数据分析与可视化介绍基于大数据的上海气候数据分析与可视化演示视频基于大数据的上海气候数据分析与可视化演示图片基于大数据的上海气候数据分析与可视化代码展示基于大数据的上海气候数据分析与可视化文档展示基于大数据的上海气候数据分析与可视化介绍本系统名为《基于大数据的上海气候数据分析与可视化》是一个面向上海地区气候数据的大数据分析和可视化平台。系统以Hadoop作为底层分布式存储与计算基础通过HDFS完成气候数据集的存放借助Spark与Spark SQL对上海地区长周期气候数据进行清洗、聚合与统计计算并结合Pandas、NumPy完成温度、降水、湿度、风力风向、空气质量等指标的二次处理。系统采用PythonDjango或JavaSpring Boot作为后端框架前端使用Vue、ElementUI、ECharts、HTML、CSS、JavaScript和jQuery构建交互界面MySQL负责存储分析结果与业务数据。功能上包含系统首页、气候信息、温度演变分析、降水湿度分析、风力风向分析、空气质量分析、气候区域分析、天气状况分析和气候模型分析等模块能够把上海气候数据按时间、区域和指标维度进行统计分析并通过图表形式呈现变化趋势与分布特征帮助用户更直观地理解上海气候的整体情况。基于大数据的上海气候数据分析与可视化演示视频演示视频基于大数据的上海气候数据分析与可视化演示图片基于大数据的上海气候数据分析与可视化代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,avg,max,min,count,when,descimportpandasaspdimportnumpyasnp sparkSparkSession.builder.appName(ShanghaiClimateAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()deftemperature_analysis():dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs://localhost:9000/climate/shanghai_temperature.csv)df_cleandf.dropna(subset[year,month,temperature]).filter((col(temperature)-20)(col(temperature)50))df_monthdf_clean.groupBy(year,month).agg(avg(temperature).alias(avg_temp),max(temperature).alias(max_temp),min(temperature).alias(min_temp),count(temperature).alias(day_count))df_yeardf_month.groupBy(year).agg(avg(avg_temp).alias(year_avg_temp),max(max_temp).alias(year_max_temp),min(min_temp).alias(year_min_temp))df_yeardf_year.withColumn(temp_range,col(year_max_temp)-col(year_min_temp))df_trenddf_year.orderBy(year)result_pddf_trend.toPandas()result_pd[avg_temp]result_pd[year_avg_temp].round(2)result_pd[temp_range]result_pd[temp_range].round(2)trend_listresult_pd[[year,avg_temp,temp_range]].to_dict(orientrecords)hot_yeardf_year.orderBy(desc(year_avg_temp)).limit(1).collect()[0][year]cold_yeardf_year.orderBy(year_avg_temp).limit(1).collect()[0][year]return{trend:trend_list,hot_year:hot_year,cold_year:cold_year}defprecipitation_humidity_analysis():dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs://localhost:9000/climate/shanghai_precipitation.csv)df_cleandf.dropna(subset[year,month,precipitation,humidity]).filter((col(precipitation)0)(col(humidity)0)(col(humidity)100))df_monthdf_clean.groupBy(year,month).agg(avg(precipitation).alias(avg_pre),avg(humidity).alias(avg_hum),max(precipitation).alias(max_pre))df_yeardf_month.groupBy(year).agg(avg(avg_pre).alias(year_avg_pre),avg(avg_hum).alias(year_avg_hum),max(max_pre).alias(year_max_pre))df_yeardf_year.withColumn(wet_level,when(col(year_avg_pre)120,湿润).when(col(year_avg_pre)80,正常).otherwise(偏干))df_resultdf_year.orderBy(year)result_pddf_result.toPandas()result_pd[year_avg_pre]result_pd[year_avg_pre].round(2)result_pd[year_avg_hum]result_pd[year_avg_hum].round(2)pre_hum_listresult_pd[[year,year_avg_pre,year_avg_hum,wet_level]].to_dict(orientrecords)wet_yearsdf_year.filter(col(wet_level)湿润).count()dry_yearsdf_year.filter(col(wet_level)偏干).count()return{pre_hum:pre_hum_list,wet_years:wet_years,dry_years:dry_years}defair_quality_analysis():dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs://localhost:9000/climate/shanghai_air_quality.csv)df_cleandf.dropna(subset[year,month,aqi,pm25]).filter((col(aqi)0)(col(pm25)0))df_monthdf_clean.groupBy(year,month).agg(avg(aqi).alias(avg_aqi),avg(pm25).alias(avg_pm25),max(aqi).alias(max_aqi),count(aqi).alias(record_count))df_yeardf_month.groupBy(year).agg(avg(avg_aqi).alias(year_avg_aqi),avg(avg_pm25).alias(year_avg_pm25),max(max_aqi).alias(year_max_aqi))df_yeardf_year.withColumn(air_level,when(col(year_avg_aqi)50,优).when(col(year_avg_aqi)100,良).when(col(year_avg_aqi)150,轻度污染).otherwise(中度及以上))df_resultdf_year.orderBy(year)result_pddf_result.toPandas()result_pd[year_avg_aqi]result_pd[year_avg_aqi].round(2)result_pd[year_avg_pm25]result_pd[year_avg_pm25].round(2)air_listresult_pd[[year,year_avg_aqi,year_avg_pm25,air_level]].to_dict(orientrecords)good_yearsdf_year.filter((col(air_level)优)|(col(air_level)良)).count()bad_yearsdf_year.filter((col(air_level)中度及以上)).count()return{air_quality:air_list,good_years:good_years,bad_years:bad_years}基于大数据的上海气候数据分析与可视化文档展示作者计算机毕业设计江挽个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目