城市空气污染数据分析系统-简介
本系统全称为“基于Spark+Django的城市空气污染数据分析系统”，是一个集数据处理、分析与可视化于一体的Web应用平台。系统的核心价值在于其强大的后端数据处理能力和友好的前端交互体验。在技术架构上，我们采用前后端分离的设计模式，后端主力为Python语言及高效的Django框架，它负责构建稳健的RESTful API接口，处理所有业务逻辑和用户请求。系统最关键的数据引擎部分，我们集成了Apache Spark大数据处理框架。当面对海量的城市空气质量监测数据时，系统能够利用Spark的分布式内存计算能力，通过Spark SQL对结构化数据进行快速、复杂的查询和聚合分析，这远非传统单机程序或数据库所能比拟。前端界面则采用现代化的Vue框架，并结合ElementUI组件库，实现了响应式布局和丰富的交互组件。所有的数据分析结果，无论是城市间的污染水平横向对比、特定污染物随时间变化的纵向趋势，还是污染物与风速、湿度等气象因素的复杂关联，最终都会通过Echarts图表库，以热力图、折线图、玫瑰图等多种直观、动态的图表形式呈现给用户。整个系统从数据接入、利用HDFS存储、通过Spark进行深度分析，再到Django提供接口、最终由Vue和Echarts进行可视化展示，构成了一个完整且高效的大数据分析与应用链路，旨在为计算机专业的同学提供一个兼具技术深度与实际应用场景的毕业设计范例。
城市空气污染数据分析系统-技术
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 数据库：MySQL
城市空气污染数据分析系统-背景
选题背景 现在大家对生活环境越来越上心了，每天早上出门前瞅一眼手机上的空气质量指数（AQI）都快成习惯了。这个简单的数字背后，其实是全国成千上万个空气监测站每时每刻都在产生的海量数据，包括PM2.5、PM10、各种气态污染物浓度，还有温度、湿度、风速这些气象信息。这么多数据，来自不同的城市，跨越好几年的时间，如果只是简单地存在数据库里，那就太浪费了。怎么从这些看似杂乱无章的数字里，挖出有用的信息，比如哪个城市的污染在好转，哪个季节的臭氧问题最突出，或者一场大风到底对吹散雾霾有多大作用，这些问题用普通的Excel或者简单的数据库查询是很难搞定的。这就自然而然地引出了大数据技术的用武之地。像Spark这样的技术，就是专门为了处理这种规模大、维度多的数据而生的。所以，做这么一个系统，其实就是想模拟一个真实的应用场景，尝试用现在主流的大数据技术去解决一个大家都很关心的现实问题，看看我们能不能自己动手，把这些冷冰冰的数据变成看得懂、有意义的分析结果。
选题意义 说实话，就凭一个毕业设计，肯定没法真正去指导城市治理污染，它的意义更多还是在于对我们学生自己。做一个这样的项目，首先是技术上的一次综合练兵。它不像做个小网站那么简单，你需要把前端（Vue）、后端（Django）和大数据处理（Spark）这三个不同领域的技术整合到一起，让它们能协同工作，这个过程本身就很有挑战性，也能让你对一个完整项目的开发流程有更深的理解。其次，它能让你真正接触到大数据技术的核心。不是停留在理论上，而是亲手写代码去处理真实（或模拟）的大数据集，体验一下Spark是怎么做分布式计算的，这比看书本理论要深刻得多。在找工作或者继续深造的时候，简历上有这么一个包含了Spark数据分析和Web开发的全栈项目，肯定会比一个普通的增删改查管理系统更有说服力。它能证明你不仅会写代码，还懂得如何运用技术去分析和解决一个具体的问题。总的来说，这个选题的意义不在于能产生多大的社会价值，而在于它能实实在在地提升我们自己的工程实践能力和技术视野，算是一个挺不错的学习和展示自己的机会。
城市空气污染数据分析系统-图片展示
城市空气污染数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.stat import Correlation
# 以下是模拟的核心处理函数，假设df是一个已经加载了数据的Spark DataFrame
# df的列包括: City, PM2.5, PM10, AQI, NO2, SO2, CO, O3, Year, Month, Hour, WindSpeed, WindDirection等
def run_analysis():
spark = SparkSession.builder.appName("AirPollutionAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 模拟从HDFS或其他来源读取数据
# df = spark.read.csv("hdfs://path/to/your/data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 此处为方便演示，创建一个模拟的DataFrame
data = [("Beijing", 25.5, 50.2, 80, 40.1, 10.2, 0.9, 50.5, 2023, 10, 14, 2.5, "NW"),
("Shanghai", 35.1, 60.5, 95, 30.5, 12.8, 1.1, 65.2, 2023, 10, 14, 3.1, "SE"),
("Beijing", 150.8, 200.1, 210, 80.3, 50.7, 2.5, 30.1, 2023, 1, 15, 1.0, "N"),
("Shanghai", 45.3, 75.0, 120, 35.2, 15.3, 1.3, 70.0, 2023, 1, 15, 1.5, "E")]
columns = ["City", "PM2.5", "PM10", "AQI", "NO2", "SO2", "CO", "O3", "Year", "Month", "Hour", "WindSpeed", "WindDirection"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# --- 核心功能1: 不同城市污染水平对比 ---
# 计算每个城市主要污染物的平均值、最大值和最小值，用于对比
city_pollution_comparison_result = df.groupBy("City").agg(
F.avg("PM2.5").alias("avg_pm25"),
F.avg("PM10").alias("avg_pm10"),
F.avg("AQI").alias("avg_aqi"),
F.avg("NO2").alias("avg_no2"),
F.avg("SO2").alias("avg_so2"),
F.avg("CO").alias("avg_co"),
F.avg("O3").alias("avg_o3"),
F.max("PM2.5").alias("max_pm25"),
F.max("AQI").alias("max_aqi"),
F.min("PM2.5").alias("min_pm25"),
F.min("AQI").alias("min_aqi"),
F.count("*").alias("record_count")
).orderBy(F.desc("avg_aqi"))
print("--- City Pollution Comparison ---")
city_pollution_comparison_result.show()
# --- 核心功能2: 主要污染物之间的相关性分析 ---
# 选取需要分析相关性的污染物列
pollutant_columns = ['PM2.5', 'PM10', 'NO2', 'SO2', 'CO', 'O3']
# 使用VectorAssembler将多列合并为一列向量
assembler = VectorAssembler(
inputCols=pollutant_columns,
outputCol="features",
handleInvalid="skip" # 跳过包含空值的行
)
# 对DataFrame进行转换
feature_df = assembler.transform(df)
# 计算皮尔逊相关系数矩阵
correlation_matrix = Correlation.corr(feature_df, "features").head()
# 从返回的Matrix对象中提取相关系数矩阵
corr_matrix_array = correlation_matrix[0].toArray()
print("\n--- Pollutant Correlation Matrix ---")
# 为了清晰展示，可以配合Pandas进行格式化输出
import pandas as pd
corr_pd_df = pd.DataFrame(corr_matrix_array, columns=pollutant_columns, index=pollutant_columns)
print(corr_pd_df)
# --- 核心功能3: 风速对污染物扩散影响分析 ---
# 使用when函数将风速划分为不同等级
wind_speed_analysis_result = df.withColumn(
"WindSpeedLevel",
F.when(F.col("WindSpeed") < 2, "静风/微风")
.when((F.col("WindSpeed") >= 2) & (F.col("WindSpeed") < 5), "和风")
.when(F.col("WindSpeed") >= 5, "强风")
.otherwise("未知")
).groupBy("WindSpeedLevel").agg(
F.avg("PM2.5").alias("avg_pm25_by_wind"),
F.avg("AQI").alias("avg_aqi_by_wind"),
F.avg("PM10").alias("avg_pm10_by_wind"),
F.avg("NO2").alias("avg_no2_by_wind"),
F.count("*").alias("count")
).select(
"WindSpeedLevel",
"avg_pm25_by_wind",
"avg_aqi_by_wind",
"avg_pm10_by_wind",
"count"
).orderBy(F.asc("avg_pm25_by_wind")) # 按PM2.5平均浓度升序排列，看扩散效果
print("\n--- Wind Speed Impact Analysis ---")
wind_speed_analysis_result.show()
spark.stop()
if __name__ == '__main__':
run_analysis()
城市空气污染数据分析系统-结语
嘿，各位奋斗在毕设一线的同学！如果今天分享的这个大数据项目对你有一点点启发，别忘了给个【一键三连】支持一下！这对我真的很重要，也是我继续分享的动力！
大家在做毕设时还踩过哪些坑？或者对大数据、Spark、Python在毕设里的应用有什么新奇的想法？都热烈欢迎在【评论区】留言交流呀！咱们一起讨论，互相学习，让毕业设计不再是单打独斗！冲！
