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全球空气污染数据可视化分析介绍基于大数据的全球空气污染数据可视化分析演示视频基于大数据的全球空气污染数据可视化分析演示图片基于大数据的全球空气污染数据可视化分析代码展示基于大数据的全球空气污染数据可视化分析文档展示基于大数据的全球空气污染数据可视化分析介绍本系统为《基于大数据的全球空气污染数据可视化分析》围绕全球空气污染数据的采集、存储、计算、分析与可视化展示展开技术栈采用Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy进行大数据处理开发语言支持Python与Java两个版本后端框架对应Django与Spring Boot前端采用Vue、ElementUI、Echarts、HTML、CSS、JavaScript、jQuery数据库采用MySQL。系统功能涵盖系统首页、用户管理、空气污染信息管理、时空格局分析、污染组分分析、气象影响分析、人为驱动分析、空气质量分析、污染画像分析以及数据大屏。系统通过Hadoop与HDFS完成空气污染相关数据的分布式存储借助Spark与Spark SQL对全球范围内的空气污染数据进行清洗、统计、聚合与多维分析再利用Echarts将分析结果以图表、地图、趋势线、柱状图、饼图等形式进行可视化呈现。用户可以通过系统查看不同国家、地区、城市在不同时间维度下的空气质量变化情况也可以从污染组分、气象因素、人为驱动因素等角度分析空气污染的形成与变化规律。系统首页用于展示整体数据概览与功能入口用户管理用于维护系统使用人员信息空气污染信息管理用于对空气污染相关基础数据进行维护与查询时空格局分析用于观察污染数据在时间和空间上的分布特征污染组分分析用于分析不同污染物的占比与变化气象影响分析用于研究温度、湿度、风速等气象条件与空气污染之间的关系人为驱动分析用于观察工业、交通、人口等人类活动因素对空气质量的影响空气质量分析用于对空气质量等级与污染程度进行综合判断污染画像分析用于形成不同地区或时间段的污染特征画像数据大屏则用于集中展示核心分析指标与可视化结果。整体来看该系统将大数据处理技术与可视化分析结合起来用于完成全球空气污染数据的多维分析与展示。基于大数据的全球空气污染数据可视化分析演示视频演示视频基于大数据的全球空气污染数据可视化分析演示图片基于大数据的全球空气污染数据可视化分析代码展示sparkSparkSession.builder.appName(GlobalAirPollutionAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.warehouse.dir,/user/hive/warehouse).enableHiveSupport().getOrCreate()defair_pollution_info_manage(request):pollution_dfspark.read.format(csv).option(header,true).option(inferSchema,true).load(hdfs:///air_pollution/raw/global_air_pollution.csv)pollution_dfpollution_df.dropDuplicates([country,city,monitor_time,pollutant_name])pollution_dfpollution_df.fillna({pm25:0,pm10:0,so2:0,no2:0,co:0,o3:0,aqi:0})pollution_df.createOrReplaceTempView(air_pollution_info)result_dfspark.sql(SELECT 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