💖💖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
基于大数据的农产品数据可视化分析系统介绍
基于Hadoop+Spark的农产品数据分析系统是一套专门针对农业数据处理和可视化展示的综合性平台，充分运用了大数据技术的分布式计算优势来处理海量农产品相关数据。该系统以Hadoop作为底层分布式存储框架，通过HDFS实现大规模数据的可靠存储，同时采用Spark作为核心计算引擎，利用其内存计算特性大幅提升数据处理效率。在技术架构方面，系统后端采用SpringBoot框架构建RESTful接口服务，前端运用Vue.js结合ElementUI组件库打造现代化的用户交互界面，通过Echarts图表库实现丰富的数据可视化效果。系统主要包含四大核心模块：系统首页提供整体数据概览和快速导航功能，我的信息模块支持用户个人资料管理，系统管理模块负责用户权限和系统配置，数据可视化分析模块则是系统的核心亮点，能够对农产品的产量、价格、销售等多维度数据进行深度挖掘和图表展示。整个系统通过MySQL数据库存储结构化数据，配合Spark SQL进行复杂查询和分析，为农业数据的科学决策提供有力支撑。
基于大数据的农产品数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的农产品数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的农产品数据可视化分析系统代码展示
@Service
public class AgriculturalDataAnalysisService {
private SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("AgriculturalDataAnalysis")
.master("local[*]")
.config("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
.config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true")
.getOrCreate();
public Map<String, Object> analyzeProductionData(String filePath, String productType, String timeRange) {
Dataset<Row> rawData = spark.read()
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.csv(filePath);
Dataset<Row> filteredData = rawData.filter(col("product_type").equalTo(productType))
.filter(col("production_date").between(timeRange.split(",")[0], timeRange.split(",")[1]));
Dataset<Row> monthlyProduction = filteredData.groupBy(
functions.date_format(col("production_date"), "yyyy-MM").alias("month"))
.agg(functions.sum("production_amount").alias("total_production"),
functions.avg("production_amount").alias("avg_production"),
functions.count("*").alias("record_count"));
List<Row> productionTrends = monthlyProduction.orderBy("month").collectAsList();
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> trendData = new ArrayList<>();
double totalProduction = 0;
for (Row row : productionTrends) {
Map<String, Object> monthData = new HashMap<>();
monthData.put("month", row.getString(0));
monthData.put("production", row.getDouble(1));
monthData.put("average", row.getDouble(2));
monthData.put("records", row.getLong(3));
trendData.add(monthData);
totalProduction += row.getDouble(1);
}
result.put("trends", trendData);
result.put("totalProduction", totalProduction);
result.put("analysisDate", new Date());
return result;
}
public Map<String, Object> analyzePriceFluctuation(String productType, String regionCode) {
Dataset<Row> priceData = spark.sql(
"SELECT price_date, avg_price, max_price, min_price, region " +
"FROM agricultural_prices " +
"WHERE product_type = '" + productType + "' AND region = '" + regionCode + "' " +
"ORDER BY price_date DESC LIMIT 365");
Dataset<Row> priceStats = priceData.agg(
functions.avg("avg_price").alias("yearly_avg_price"),
functions.max("max_price").alias("highest_price"),
functions.min("min_price").alias("lowest_price"),
functions.stddev("avg_price").alias("price_volatility"));
Row statsRow = priceStats.first();
Dataset<Row> weeklyPrices = priceData.groupBy(
functions.date_format(col("price_date"), "yyyy-ww").alias("week"))
.agg(functions.avg("avg_price").alias("weekly_avg"),
functions.max("max_price").alias("weekly_max"),
functions.min("min_price").alias("weekly_min"));
List<Row> weeklyTrends = weeklyPrices.orderBy("week").collectAsList();
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
result.put("yearlyAverage", statsRow.getDouble(0));
result.put("highestPrice", statsRow.getDouble(1));
result.put("lowestPrice", statsRow.getDouble(2));
result.put("volatility", statsRow.getDouble(3));
List<Map<String, Object>> weeklyData = new ArrayList<>();
for (Row row : weeklyTrends) {
Map<String, Object> weekData = new HashMap<>();
weekData.put("week", row.getString(0));
weekData.put("average", row.getDouble(1));
weekData.put("maximum", row.getDouble(2));
weekData.put("minimum", row.getDouble(3));
weeklyData.add(weekData);
}
result.put("weeklyTrends", weeklyData);
result.put("analysisTimestamp", System.currentTimeMillis());
return result;
}
public Map<String, Object> generateComprehensiveReport(List<String> productTypes, String reportPeriod) {
StringBuilder sqlBuilder = new StringBuilder();
sqlBuilder.append("SELECT product_type, region, ");
sqlBuilder.append("SUM(production_amount) as total_production, ");
sqlBuilder.append("AVG(market_price) as avg_price, ");
sqlBuilder.append("COUNT(*) as data_points ");
sqlBuilder.append("FROM agricultural_data ");
sqlBuilder.append("WHERE product_type IN (");
for (int i = 0; i < productTypes.size(); i++) {
sqlBuilder.append("'").append(productTypes.get(i)).append("'");
if (i < productTypes.size() - 1) sqlBuilder.append(", ");
}
sqlBuilder.append(") AND data_date >= '").append(reportPeriod).append("' ");
sqlBuilder.append("GROUP BY product_type, region ");
sqlBuilder.append("ORDER BY total_production DESC");
Dataset<Row> reportData = spark.sql(sqlBuilder.toString());
Dataset<Row> regionRanking = reportData.groupBy("region")
.agg(functions.sum("total_production").alias("region_total"),
functions.avg("avg_price").alias("region_avg_price"))
.orderBy(functions.desc("region_total"));
Dataset<Row> productRanking = reportData.groupBy("product_type")
.agg(functions.sum("total_production").alias("product_total"),
functions.avg("avg_price").alias("product_avg_price"))
.orderBy(functions.desc("product_total"));
List<Row> regionResults = regionRanking.collectAsList();
List<Row> productResults = productRanking.collectAsList();
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> regionRankings = new ArrayList<>();
for (Row row : regionResults) {
Map<String, Object> regionData = new HashMap<>();
regionData.put("region", row.getString(0));
regionData.put("totalProduction", row.getDouble(1));
regionData.put("averagePrice", row.getDouble(2));
regionRankings.add(regionData);
}
List<Map<String, Object>> productRankings = new ArrayList<>();
for (Row row : productResults) {
Map<String, Object> productData = new HashMap<>();
productData.put("productType", row.getString(0));
productData.put("totalProduction", row.getDouble(1));
productData.put("averagePrice", row.getDouble(2));
productRankings.add(productData);
}
result.put("regionRankings", regionRankings);
result.put("productRankings", productRankings);
result.put("reportGeneratedTime", new Date());
result.put("dataPointsAnalyzed", reportData.count());
return result;
}
}
基于大数据的农产品数据可视化分析系统文档展示
💖💖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
