《基于大数据的全球用水量数据可视化分析系统》用Python+Django开发，为什么导师却推荐用Java+Spring Boot？真相揭秘……

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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

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全球用水量数据可视化分析系统介绍

《基于大数据的全球用水量数据可视化分析系统》是一个专注于全球用水数据深度分析与可视化展示的高效系统。该系统采用先进的大数据处理框架 Hadoop 和 Spark，能够快速处理海量的全球用水数据，确保数据处理的高效性和准确性。系统支持 Python 和 Java 两种开发语言，分别提供 Django 和 Spring Boot 两种后端框架版本，以满足不同开发者的技术偏好和项目需求。前端采用 Vue、ElementUI、Echarts 等技术，结合 HTML、CSS 和 JavaScript，打造了交互性强、视觉效果出色的用户界面。系统功能丰富，涵盖系统首页、用户信息管理、全球用水量数据管理、大屏可视化展示、多维关联聚类分析、多国用水横向对比、重点国家深度分析、全球用水时序分析以及稀缺状况归因分析等多个模块。通过 HDFS 分布式文件系统存储数据，利用 Spark SQL 进行高效的数据查询和分析，结合 Pandas 和 NumPy 等数据处理工具，系统能够精准地挖掘全球用水数据中的关键信息，为用户提供全面、深入的数据分析结果。同时，系统使用 MySQL 数据库进行数据存储和管理，确保数据的安全性和稳定性。无论是计算机专业学生进行毕设开发，还是相关领域的研究人员和从业者，该系统都能提供强大的技术支持和实用的功能体验。

全球用水量数据可视化分析系统演示视频

演示视频

全球用水量数据可视化分析系统演示图片

登陆界面.png

多国用水横向分析.png

多维关联聚类分析.png

全球用水量管理.png

全球用水时序分析.png

数据大屏.png

稀缺状况归因分析.png

用户管理.png

重点国家深度分析.png

全球用水量数据可视化分析系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, sum, year, month
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
import pandas as pd

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("GlobalWaterUsageSystem") \
    .getOrCreate()

# 全球用水量管理：计算全球用水总量
def global_water_usage_management():
    # 加载用水数据
    water_data = spark.read.csv("hdfs://path/to/global_water_usage.csv", header=True, inferSchema=True)
    
    # 计算全球用水总量
    total_usage = water_data.agg(sum("water_usage")).collect()[0][0]
    
    # 按国家统计用水量
    country_usage = water_data.groupBy("country").agg(sum("water_usage").alias("total_usage"))
    
    # 将结果存储到MySQL数据库
    country_usage.write \
        .format("jdbc") \
        .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/waterdb") \
        .option("dbtable", "country_usage") \
        .option("user", "root") \
        .option("password", "password") \
        .mode("overwrite") \
        .save()
    
    return total_usage

# 多维关联聚类分析：对不同国家的用水模式进行聚类
def multidimensional_clustering_analysis():
    # 加载用水数据
    water_data = spark.read.csv("hdfs://path/to/global_water_usage.csv", header=True, inferSchema=True)
    
    # 选择聚类特征
    assembler = VectorAssembler(inputCols=["water_usage", "population", "gdp"], outputCol="features")
    water_data = assembler.transform(water_data)
    
    # 使用KMeans聚类
    kmeans = KMeans(k=5, seed=1)
    model = kmeans.fit(water_data)
    predictions = model.transform(water_data)
    
    # 将聚类结果存储到MySQL数据库
    predictions.write \
        .format("jdbc") \
        .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/waterdb") \
        .option("dbtable", "clustering_results") \
        .option("user", "root") \
        .option("password", "password") \
        .mode("overwrite") \
        .save()
    
    return predictions

# 全球用水时序分析：分析全球用水量的年度变化趋势
def global_water_usage_timeseries_analysis():
    # 加载用水数据
    water_data = spark.read.csv("hdfs://path/to/global_water_usage.csv", header=True, inferSchema=True)
    
    # 提取年份和用水量
    water_data = water_data.withColumn("year", year(col("date")))
    yearly_usage = water_data.groupBy("year").agg(sum("water_usage").alias("total_usage"))
    
    # 计算年度用水量的平均值和趋势
    yearly_usage = yearly_usage.orderBy("year")
    yearly_usage_pd = yearly_usage.toPandas()
    
    # 使用Pandas进行进一步分析
    yearly_usage_pd['moving_avg'] = yearly_usage_pd['total_usage'].rolling(window=3).mean()
    
    # 将结果存储到MySQL数据库
    spark.createDataFrame(yearly_usage_pd).write \
        .format("jdbc") \
        .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/waterdb") \
        .option("dbtable", "yearly_usage") \
        .option("user", "root") \
        .option("password", "password") \
        .mode("overwrite") \
        .save()
    
    return yearly_usage_pd

# 调用核心功能
total_usage = global_water_usage_management()
predictions = multidimensional_clustering_analysis()
yearly_usage_pd = global_water_usage_timeseries_analysis()

# 打印结果
print("Total Global Water Usage:", total_usage)
print("Clustering Predictions:", predictions.show())
print("Yearly Water Usage Trends:", yearly_usage_pd)

全球用水量数据可视化分析系统文档展示

文档.png