✨作者主页IT毕设梦工厂✨个人简介曾从事计算机专业培训教学擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。☑文末获取源码☑精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、部分代码设计五、论文参考六、系统视频结语一、前言本系统《基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析平台》主要围绕气象与地质灾害数据的存储、统计、分析和可视化展示展开。系统采用 Hadoop 与 HDFS 作为底层数据存储使用 Spark 和 Spark SQL 对地震记录、城市气温信息、全国气温信息等数据进行清洗、聚合、关联和时序分析并结合 Pandas、NumPy 完成部分数值计算业务数据保存到 MySQL 中。后端提供 Python Django 版本也可以对应 Java Spring Boot 版本前端使用 Vue、ElementUI、Echarts 等技术完成页面交互和图表呈现。功能上包括系统首页、大屏可视化、用户、地震记录、城市气温信息、全国气温信息、地震等级分析、地震深度分析、地震时序分析、城市气温分析、气温时空分析、气候异常分析、灾害风险分析、个人信息和修改密码等模块。用户可以通过大屏和图表查看地震等级分布、地震深度变化、地震时序趋势、城市与全国气温变化、气温时空差异、气候异常情况以及灾害风险等级从而对气象地质灾害数据形成更直观的认识。系统重点放在大数据处理流程和可视化分析上适合作为计算机专业毕业设计中的大数据方向项目帮助梳理从 HDFS 存储、Spark 分析到 MySQL 保存和 Echarts 展示的完整链路。二、开发环境大数据框架HadoopSpark本次没用Hive支持定制开发语言PythonJava两个版本都支持后端框架DjangoSpring Boot(SpringSpringMVCMybatis)两个版本都支持前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery详细技术点Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy数据库MySQL三、系统界面展示基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析平台界面展示四、部分代码设计项目实战-代码参考sparkSparkSession.builder.appName(MeteorologicalGeologicalDisasterPlatform).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()defearthquake_grade_analysis():dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs:///data/earthquake_records.csv)df.createOrReplaceTempView(earthquake_records)grade_dfspark.sql(SELECT grade, COUNT(*) AS cnt, ROUND(AVG(depth),2) AS avg_depth FROM earthquake_records WHERE grade IS NOT NULL GROUP BY grade ORDER BY grade)totalgrade_df.agg({cnt:sum}).collect()[0][0]result[]forrowingrade_df.collect():graderow[grade]cntrow[cnt]ratioround(cnt/total*100,2)iftotalelse0risk_level高风险ifstr(grade)in[6,7,8]orfloat(grade)6else一般result.append((grade,cnt,row[avg_depth],ratio,risk_level))mysql_dfspark.createDataFrame(result,[grade,cnt,avg_depth,ratio,risk_level])mysql_df.write.mode(overwrite).format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/disaster_db).option(dbtable,earthquake_grade_analysis).option(user,root).option(password,123456).save()chart_data[{name:str(r[0]),value:r[1]}forrinresult]return{total:total,chart_data:chart_data,detail:result}deftemperature_spatiotemporal_analysis():dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs:///data/city_temperature.csv)df.createOrReplaceTempView(city_temperature)month_dfspark.sql(SELECT city, month, ROUND(AVG(temp),2) AS avg_temp, ROUND(MAX(temp)-MIN(temp),2) AS temp_range FROM city_temperature WHERE temp IS NOT NULL GROUP BY city, month)month_df.createOrReplaceTempView(month_temp)anomaly_dfspark.sql(SELECT city, month, avg_temp, temp_range, ROUND(avg_temp - AVG(avg_temp) OVER (PARTITION BY city),2) AS anomaly FROM month_temp)resultanomaly_df.collect()chart[]forrowinresult:cityrow[city]monthrow[month]avg_temprow[avg_temp]anomalyrow[anomaly]level偏暖ifanomalyandanomaly2else偏冷ifanomalyandanomaly-2else正常chart.append({city:city,month:month,avg_temp:avg_temp,anomaly:anomaly,level:level})abnormal_countsum(1foriteminchartifitem[level]!正常)mysql_dfspark.createDataFrame(chart)mysql_df.write.mode(overwrite).format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/disaster_db).option(dbtable,temperature_spatiotemporal_analysis).option(user,root).option(password,123456).save()return{abnormal_count:abnormal_count,chart:chart}defdisaster_risk_analysis():eq_dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs:///data/earthquake_records.csv)temp_dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs:///data/weather_abnormal.csv)eq_df.createOrReplaceTempView(eq)temp_df.createOrReplaceTempView(temp)risk_dfspark.sql(SELECT e.city, COUNT(*) AS eq_count, ROUND(AVG(e.grade),2) AS avg_grade, ROUND(AVG(e.depth),2) AS avg_depth, ROUND(AVG(t.anomaly),2) AS avg_anomaly FROM eq e LEFT JOIN temp t ON e.cityt.city AND e.montht.month GROUP BY e.city)resultrisk_df.collect()risk_list[]forrowinresult:cityrow[city]eq_countrow[eq_count]or0avg_graderow[avg_grade]or0avg_depthrow[avg_depth]or0avg_anomalyabs(row[avg_anomaly]or0)scoreeq_count*0.3avg_grade*10(30-avg_depth)*0.2avg_anomaly*2level高风险ifscore80else中风险ifscore50else低风险risk_list.append((city,eq_count,avg_grade,avg_depth,avg_anomaly,round(score,2),level))risk_mysqlspark.createDataFrame(risk_list,[city,eq_count,avg_grade,avg_depth,avg_anomaly,score,level])risk_mysql.write.mode(overwrite).format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/disaster_db).option(dbtable,disaster_risk_analysis).option(user,root).option(password,123456).save()high[itemforiteminrisk_listifitem[6]高风险]return{high_risk_cities:high,all:risk_list}五、论文参考计算机毕业设计选题推荐-基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析平台-论文参考六、系统视频基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析平台-项目视频项目演示视频结语计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析平台|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦源码获取⬇⬇⬇精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目 计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析平台|毕业设计选题|计算机毕设|选题推荐|毕设指导|项目定制|源码|高质量项目
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