【最新大数据项目】基于大数据的能见度探测数据分析与可视化，附源码_高质量项目_可视化_数据分析_毕设选题推荐_SPark_Hadoop_毕设指导

作者计算机毕业设计杰瑞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校实战项目计算机毕业设计选题推荐目录基于大数据的能见度探测数据分析与可视化介绍基于大数据的能见度探测数据分析与可视化演示视频基于大数据的能见度探测数据分析与可视化演示图片基于大数据的能见度探测数据分析与可视化代码展示基于大数据的能见度探测数据分析与可视化文档展示基于大数据的能见度探测数据分析与可视化介绍本系统名为《基于大数据的能见度探测数据分析与可视化》主要面向能见度探测记录的大规模存储、清洗、统计与可视化展示需求采用HadoopHDFS完成底层数据存储借助Spark与Spark SQL对能见度探测数据进行分布式计算与聚合分析并使用Pandas、NumPy完成必要的数值处理后端分别提供Django与Spring Boot两个版本前端采用Vue、ElementUI、Echarts、HTML、CSS、JavaScript与jQuery实现交互与图表渲染数据库使用MySQL保存分析结果与基础信息。系统功能涵盖系统首页、能见度探测记录、站点覆盖分析、时间序列分析、空间分布分析、等级结构分析、极端事件分析、区域差异分析以及雾霾模式分析能够对能见度探测数据按时间、站点、区域和等级等维度进行统计分析并通过可视化方式呈现能见度变化趋势、空间分布特征、极端事件出现情况以及雾霾模式规律从而为能见度探测数据的整理、查询与分析提供一套相对完整的大数据毕设实现方案。基于大数据的能见度探测数据分析与可视化演示视频演示视频基于大数据的能见度探测数据分析与可视化演示图片基于大数据的能见度探测数据分析与可视化代码展示# 核心功能一能见度探测记录的大数据清洗与入库defprocess_visibility_records(spark,mysql_conf):spark_sessionSparkSession.builder.appName(VisibilityRecordProcess).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()raw_dfspark_session.read.option(header,true).csv(hdfs:///visibility/raw/records)clean_dfraw_df.dropDuplicates([station_id,observe_time]).filter(visibility 0).filter(station_id is not null).filter(observe_time is not null)clean_dfclean_df.withColumn(visibility_level,when(col(visibility)0.5,强浓雾).when(col(visibility)1.0,浓雾).when(col(visibility)2.0,雾).when(col(visibility)5.0,轻雾).otherwise(一般))clean_dfclean_df.withColumn(observe_date,to_date(col(observe_time))).withColumn(observe_hour,hour(col(observe_time)))clean_df.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs:///visibility/clean/records)clean_df.select(station_id,observe_time,visibility,visibility_level,observe_date,observe_hour).write.mode(append).format(jdbc).option(url,mysql_conf[url]).option(dbtable,visibility_record).option(user,mysql_conf[user]).option(password,mysql_conf[password]).save()level_countclean_df.groupBy(visibility_level).count().orderBy(desc(count))level_count.write.mode(overwrite).format(jdbc).option(url,mysql_conf[url]).option(dbtable,visibility_level_stat).option(user,mysql_conf[user]).option(password,mysql_conf[password]).save()returnclean_df.count()# 核心功能二时间序列分析与极端事件分析defanalyze_time_series(spark,mysql_conf):spark_sessionSparkSession.builder.appName(VisibilityTimeSeries).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()record_dfspark_session.read.format(jdbc).option(url,mysql_conf[url]).option(dbtable,visibility_record).option(user,mysql_conf[user]).option(password,mysql_conf[password]).load()hourly_dfrecord_df.groupBy(observe_date,observe_hour).agg(avg(visibility).alias(avg_visibility),min(visibility).alias(min_visibility),max(visibility).alias(max_visibility),count(visibility).alias(record_count))hourly_dfhourly_df.withColumn(visibility_fluctuation,col(max_visibility)-col(min_visibility)).orderBy(observe_date,observe_hour)hourly_df.write.mode(overwrite).format(jdbc).option(url,mysql_conf[url]).option(dbtable,visibility_time_series).option(user,mysql_conf[user]).option(password,mysql_conf[password]).save()extreme_dfrecord_df.filter((col(visibility)1.0)|(col(visibility)20.0))extreme_dfextreme_df.withColumn(extreme_type,when(col(visibility)1.0,低能见度).otherwise(高能见度))extreme_statextreme_df.groupBy(station_id,extreme_type).agg(count(visibility).alias(extreme_count),avg(visibility).alias(extreme_avg)).orderBy(desc(extreme_count))extreme_stat.write.mode(overwrite).format(jdbc).option(url,mysql_conf[url]).option(dbtable,visibility_extreme_stat).option(user,mysql_conf[user]).option(password,mysql_conf[password]).save()returnhourly_df.count()# 核心功能三空间分布分析与区域差异分析defanalyze_spatial_distribution(spark,mysql_conf):spark_sessionSparkSession.builder.appName(VisibilitySpatialAnalysis).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()record_dfspark_session.read.format(jdbc).option(url,mysql_conf[url]).option(dbtable,visibility_record).option(user,mysql_conf[user]).option(password,mysql_conf[password]).load()station_dfspark_session.read.format(jdbc).option(url,mysql_conf[url]).option(dbtable,station_info).option(user,mysql_conf[user]).option(password,mysql_conf[password]).load()join_dfrecord_df.join(station_df,onstation_id,howleft)station_statjoin_df.groupBy(station_id,station_name,longitude,latitude).agg(avg(visibility).alias(avg_visibility),count(visibility).alias(record_count))station_stat.write.mode(overwrite).format(jdbc).option(url,mysql_conf[url]).option(dbtable,visibility_station_distribution).option(user,mysql_conf[user]).option(password,mysql_conf[password]).save()region_statjoin_df.groupBy(region_name).agg(avg(visibility).alias(region_avg_visibility),min(visibility).alias(region_min_visibility),max(visibility).alias(region_max_visibility),count(visibility).alias(region_record_count))region_statregion_stat.withColumn(region_gap,col(region_max_visibility)-col(region_min_visibility)).orderBy(desc(region_avg_visibility))region_stat.write.mode(overwrite).format(jdbc).option(url,mysql_conf[url]).option(dbtable,visibility_region_difference).option(user,mysql_conf[user]).option(password,mysql_conf[password]).save()returnregion_stat.count()基于大数据的能见度探测数据分析与可视化文档展示作者计算机毕业设计杰瑞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校实战项目计算机毕业设计选题推荐