💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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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基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析系统》是一个面向海量灾害数据处理与深度分析的综合性平台，旨在通过整合先进的大数据技术与Web技术，为气象地质灾害的研究与管理提供强有力的信息化支撑。本系统的技术架构以后端大数据处理为核心，采用前后端分离的设计模式。在数据处理层，系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量灾害原始数据的存储基石，确保了数据的可扩展性与高可靠性；同时，采用Spark作为核心计算引擎，通过其内存计算的优势以及强大的Spark SQL模块，对存储于HDFS上的数据进行高效的分布式查询、聚合与复杂分析。在数据进入分析流程前，会利用Python环境下的Pandas和NumPy等库进行精细化的数据清洗、格式转换与特征工程，为后续的精准分析奠定坚实基础。后端服务则基于Java技术栈的Spring Boot框架搭建，整合Spring、SpringMVC与MyBatis，负责实现全部业务逻辑、用户权限管理以及系统公告等功能，并通过RESTful API接口为前端提供稳定可靠的数据服务，而系统中的用户账户、角色配置等结构化数据则由MySQL数据库进行持久化管理。前端展示层采用Vue.js作为核心框架，结合ElementUI组件库构建了现代化且易于操作的用户界面，其核心亮点在于深度集成Echarts可视化图表库，将所有后端分析出的复杂数据结果，通过动态、交互式的图表呈现在“数据大屏可视化”模块中。在功能层面，系统不仅提供了完善的用户管理与信息管理功能，更实现了包括“关联对比分析”、“事件特征分析”、“空间分布分析”、“时间规律分析”以及“文本挖掘分析”在内的五大核心分析模块，能够从多维度、多视角深度洞察灾害数据背后的规律与联系，最终实现了一个从数据采集、存储、分布式计算到多维分析与可视化呈现的全链路解决方案。
基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析系统代码展示
// 核心大数据处理服务类（DisasterAnalysisService.java）
// 初始化SparkSession，这是所有Spark程序的入口点，配置了应用名称和运行模式（此处为本地模式）
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("DisasterAnalysis").master("local[*]").getOrCreate();
// 核心功能一：关联对比分析 (Association Comparison Analysis)
// 业务说明：该函数用于分析特定灾害类型（如“滑坡”）与降雨量等级之间的关联关系。
// 它首先从HDFS读取数据，然后根据传入的灾害类型进行过滤，接着使用CASE-WHEN语句将连续的降雨量数据（rainfall_mm）划分为不同的等级区间（如“轻度降雨”、“中度降雨”等）。
// 最后，按降雨量等级进行分组，并统计每个等级下发生的灾害次数，按次数降序排列，最终返回一个适合前端Echarts渲染的键值对列表。
public List<Map<String, Object>> performAssociationAnalysis(String disasterType) {
Dataset<Row> disasterData = sparkSession.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/disasters.csv");
Dataset<Row> filteredData = disasterData.filter(functions.col("disaster_type").equalTo(disasterType));
Dataset<Row> analysisResult = filteredData.withColumn("rainfall_level",
functions.when(functions.col("rainfall_mm").leq(50), "轻度降雨(0-50mm)")
.when(functions.col("rainfall_mm").gt(50).and(functions.col("rainfall_mm").leq(100)), "中度降雨(50-100mm)")
.when(functions.col("rainfall_mm").gt(100).and(functions.col("rainfall_mm").leq(250)), "重度降雨(100-250mm)")
.otherwise("特大暴雨(>250mm)")
).groupBy("rainfall_level").agg(functions.count("*").as("disaster_count")).orderBy(functions.col("disaster_count").desc());
List<Row> rows = analysisResult.collectAsList();
List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<>();
for (Row row : rows) {
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("name", row.getString(row.fieldIndex("rainfall_level")));
map.put("value", row.getLong(row.fieldIndex("disaster_count")));
resultList.add(map);
}
return resultList;
}
// 核心功能二：空间分布分析 (Spatial Distribution Analysis)
// 业务说明：该函数用于从地理空间维度统计灾害数据。
// 它会按“省份”（province）字段进行分组，并使用Spark强大的pivot（透视）功能，将“灾害类型”（disaster_type）的各个值（如“滑坡”、“泥石流”）转换成新的列。
// 这样一行数据就能清晰地展示一个省份下各类灾害发生的具体次数。为了数据完整性，函数还使用.na().fill(0)将不存在的灾害统计值填充为0。
// 最终，将这个结构化的二维统计结果转换为Map列表，每一条Map代表一个省份及其详细的灾害统计，便于在地图或表格上进行展示。
public List<Map<String, Object>> performSpatialAnalysis() {
Dataset<Row> disasterData = sparkSession.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/disasters.csv");
List<String> disasterTypes = Arrays.asList("滑坡", "泥石流", "地面塌陷");
Dataset<Row> analysisResult = disasterData.groupBy("province")
.pivot("disaster_type", disasterTypes)
.count()
.na().fill(0);
List<Row> rows = analysisResult.collectAsList();
List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<>();
String[] columns = analysisResult.columns();
for (Row row : rows) {
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
for(String colName : columns) {
Object value = row.get(row.fieldIndex(colName));
map.put(colName.toLowerCase().replace(" ", "_"), value);
}
resultList.add(map);
}
return resultList;
}
// 核心功能三：时间规律分析 (Temporal Pattern Analysis)
// 业务说明：此函数旨在揭示灾害发生的时间规律，例如按月度或季度统计。
// 它利用Spark SQL内置的日期处理函数year()和month()，从原始的日期字符串（event_date）中提取出年份和月份信息，并作为新的列添加到数据集中。
// 然后，同时按年份和月份进行分组，统计每个时间点（年-月）的灾害总发生次数。
// 最后，对结果进行排序，确保时间序列的连续性，并将其整理成包含年份、月份和计数的Map列表，为前端生成时序图（如折线图、柱状图）提供数据源。
public List<Map<String, Object>> performTemporalAnalysis() {
Dataset<Row> disasterData = sparkSession.read().option("header", "true").csv("hdfs://namenode:9000/data/disasters.csv");
Dataset<Row> analysisResult = disasterData.withColumn("event_year", functions.year(functions.to_date(functions.col("event_date"), "yyyy-MM-dd")))
.withColumn("event_month", functions.month(functions.to_date(functions.col("event_date"), "yyyy-MM-dd")))
.groupBy("event_year", "event_month")
.agg(functions.count("*").as("total_count"))
.orderBy("event_year", "event_month");
List<Row> rows = analysisResult.collectAsList();
List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<>();
for (Row row : rows) {
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("year", row.getInt(row.fieldIndex("event_year")));
map.put("month", row.getInt(row.fieldIndex("event_month")));
map.put("count", row.getLong(row.fieldIndex("total_count")));
resultList.add(map);
}
return resultList;
}
基于大数据的气象地质灾害数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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
