3天搭好Hadoop+Spark大数据框架，别人3个月还在配环境，家庭能源系统轻松开题💖💖作者：计算机编程小咖 💙

💖💖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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家庭能源消耗数据分析与可视化系统介绍

《基于大数据的家庭能源消耗数据分析与可视化系统》面向大四计算机毕业设计场景，以 Hadoop 分布式存储与 Spark 内存计算为核心，对十万级家庭用电、用水、用气等多源异构数据进行采集、清洗与建模；系统提供 Python Django 与 Java Spring Boot 双后端实现，前端统一采用 Vue+ElementUI+Echarts 方案完成交互式呈现。功能覆盖系统首页、个人信息与密码管理、家庭属性多维画像、温度-能耗关联分析、时间序列趋势预测、高峰时段精确识别、K-means 聚类挖掘用电模式、实时公告推送及全屏可视化大屏，全流程通过 Spark SQL 与 Pandas/NumPy 完成统计与机器学习运算，最终结果以动态图表和热力图形式在 MySQL 持久化支撑下秒级渲染，帮助用户直观洞察能源使用规律，为节能减排与设备优化配置提供可量化的数据依据。

家庭能源消耗数据分析与可视化系统演示视频

演示视频

家庭能源消耗数据分析与可视化系统演示图片

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高峰时段分析.png

家庭属性分析.png

聚类分析.png

时间序列分析.png

数据大屏.png

温度影响分析.png

家庭能源消耗数据分析与可视化系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.appName("FamilyEnergy").master("local[*]").getOrCreate()
#1.高峰时段分析
def peak_hour_analysis(df):
    df=df.withColumn("hour",F.hour("timestamp"))
    hourly=df.groupBy("hour").agg(F.sum("power").alias("total_power"))
    peak=hourly.orderBy(F.desc("total_power")).limit(3)
    peak_list=[int(row.hour) for row in peak.collect()]
    return peak_list
#2.温度影响分析
def temp_impact(df):
    corr_df=df.select(F.col("temperature").cast("double"),F.col("power").cast("double")).dropna()
    rdd=corr_df.rdd.map(lambda row:(row.temperature,row.power))
    xy=rdd.map(lambda p:(p[0],p[1],p[0]*p[1],p[0]**2,p[1]**2))
    n=xy.count()
    sx=xy.map(lambda t:t[0]).sum()
    sy=xy.map(lambda t:t[1]).sum()
    sxy=xy.map(lambda t:t[2]).sum()
    sx2=xy.map(lambda t:t[3]).sum()
    sy2=xy.map(lambda t:t[4]).sum()
    r=(n*sxy-sx*sy)/((n*sx2-sx**2)*(n*sy2-sy**2))**0.5
    return round(r,3)
#3.聚类分析
def cluster_analysis(df):
    vec_df=df.select("device_id","power","temperature").na.drop()
    assembler=VectorAssembler(inputCols=["power","temperature"],outputCol="features")
    vec=assembler.transform(vec_df)
    kmeans=KMeans(k=3,seed=42,featuresCol="features",predictionCol="cluster")
    model=kmeans.fit(vec)
    centers=model.clusterCenters()
    cluster_counts=model.summary.clusterSizes
    return [{"cluster":i,"center":list(centers[i]),"count":int(cluster_counts[i])} for i in range(len(centers))]

家庭能源消耗数据分析与可视化系统文档展示

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