旅游城市气候数据可视化分析系统-简介
本系统全称为“基于Hadoop+Spark的旅游城市气候数据可视化分析系统”，它是一个集数据存储、分布式计算、业务分析与前端可视化于一体的综合性数据分析平台。在技术架构上，系统底层采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量旅游与气候数据的存储基石，保证了数据的可靠性与可扩展性。核心计算层则依赖Apache Spark框架，特别是利用其内存计算的优势和强大的Spark SQL模块，对存储于HDFS上的数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）与多维度聚合分析。后端服务采用Python语言及主流的Django框架进行开发，负责调度Spark任务、处理前端请求并提供API接口。前端界面则基于Vue.js框架构建，并深度集成Echarts.js图表库，将复杂的分析结果，如全球城市年度气候概览、不同区域旅游主题热力图、“四季如春”城市地图分布、综合吸引力排行榜等，以动态、交互式的图表、仪表盘等形式直观地呈现给用户。整个系统旨在打通从原始数据到最终决策洞察的全链路，为用户提供一个科学、客观、个性化的旅游目的地分析解决方案。
旅游城市气候数据可视化分析系统-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
旅游城市气候数据可视化分析系统-背景
选题背景
现在大家想出去旅游，打开手机，各种攻略和推荐信息扑面而来，但仔细一看会发现，这些信息良莠不齐，很多都带着强烈的个人主观色彩，甚至夹杂着商业推广。我们做决策时，常常被这些繁杂的信息搞得晕头转向。另一方面，天气好坏直接决定了旅行体验的质量，可现有的旅游平台很少能把气候这个客观数据和用户的个性化偏好（比如是喜欢美食还是户外探险）真正地结合起来。大家往往需要自己切换好几个应用，一边查天气，一边看景点，信息是完全割裂的，决策效率很低。所以，如果能有一个工具，它能利用真实、海量的气候数据，再结合各个城市在文化、美食、自然风光等方面的客观评分，给出一个既科学又贴合个人需求的推荐，这应该能帮上不少忙。这个课题的出发点就是想尝试解决这种信息不对称和决策低效的问题，让找个合适的旅游目的地变得简单、靠谱一点。
选题意义
说实话，这个项目作为一个本科生的毕业设计，它最大的意义还是在于技术层面的学习和实践。它提供了一个非常完整的场景，让我能把课堂上学到的Hadoop、Spark这些大数据理论知识，真正地动手实践一遍。从数据怎么存到HDFS里，到怎么用Spark SQL去清洗、处理和分析这些数据，再到怎么把分析结果通过后端接口展示在前端页面上，整个流程跑通之后，对分布式计算的理解确实会深刻很多，这比单纯看书要有用得多。在实际应用层面，这个系统也算提供了一个小小的创新思路。它试着把气候这个“硬”数据和旅游偏好这种“软”需求进行量化结合，给出的推荐结果比单纯的“我觉得这里好玩”要多一份数据支撑。比如系统分析出的“四季如春城市”列表、“避暑/避寒胜地推荐”，对于那些对气候特别敏感，或者就想在特定季节出游的人来说，还是有一定参考价值的。它虽然不能改变行业什么，但确实为实现更科学、更个性化的旅游规划提供了一种可行的技术方案和思路。
旅游城市气候数据可视化分析系统-视频展示
[video(video-LJRZolZx-1762098668776)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/498…)]
旅游城市气候数据可视化分析系统-图片展示
旅游城市气候数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg, max, min, col, when
from django.http import JsonResponse
import json
# 初始化SparkSession，这是与Spark交互的入口点
spark = SparkSession.builder \
.appName("TravelDataAnalysis") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 假设数据已加载为名为'df'的DataFrame，并创建了临时视图
# spark.read.csv("hdfs://path/to/your/data.csv", header=True, inferSchema=True).createOrReplaceTempView("travel_data")
def calculate_climate_overview(request):
"""
核心功能1：全球旅游城市年度气候概览分析
计算每个城市的年平均温度、最高/最低月均温及年温差。
"""
query = """
SELECT
city,
country,
AVG(avg_temp_monthly) AS annual_avg_temp,
MAX(avg_temp_monthly) AS annual_max_temp,
MIN(avg_temp_monthly) AS annual_min_temp,
(MAX(avg_temp_monthly) - MIN(avg_temp_monthly)) AS temp_range
FROM
travel_data
GROUP BY
city, country
ORDER BY
annual_avg_temp DESC
"""
result_df = spark.sql(query)
# 将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame，再转为JSON以便于前端处理
result_json = json.loads(result_df.limit(100).toPandas().to_json(orient='records'))
return JsonResponse(result_json, safe=False)
def find_spring_like_cities(request):
"""
核心功能2：“四季如春”旅游城市筛选分析
筛选出年均温在15-25°C之间，且年温差小于10°C的城市。
"""
query = """
SELECT
city,
country,
annual_avg_temp,
temp_range
FROM (
SELECT
city,
country,
AVG(avg_temp_monthly) as annual_avg_temp,
(MAX(avg_temp_monthly) - MIN(avg_temp_monthly)) as temp_range
FROM
travel_data
GROUP BY
city, country
) AS climate_summary
WHERE
annual_avg_temp BETWEEN 15 AND 25 AND temp_range < 10
ORDER BY
temp_range ASC
"""
result_df = spark.sql(query)
result_json = json.loads(result_df.toPandas().to_json(orient='records'))
return JsonResponse(result_json, safe=False)
def rank_cities_by_attractiveness(request):
"""
核心功能3：全球旅游城市综合吸引力排名分析
根据用户自定义或预设的权重，对9个评分维度进行加权求和，计算综合得分并排名。
这里使用一组预设权重作为示例。
"""
# 预设权重: 美食和文化占比较高
weights = {
'culture': 0.15, 'adventure': 0.1, 'nature': 0.15, 'cuisine': 0.2,
'beaches': 0.1, 'nightlife': 0.1, 'urban': 0.05, 'wellness': 0.1, 'seclusion': 0.05
}
# 使用DataFrame API构建加权求和的表达式
weighted_score_expr = sum(col(field) * weight for field, weight in weights.items())
# 读取数据并进行类型转换
df = spark.table("travel_data")
for col_name in weights.keys():
df = df.withColumn(col_name, col(col_name).cast('float'))
result_df = df.withColumn("attractiveness_score", weighted_score_expr) \
.select("city", "country", "attractiveness_score") \
.orderBy(col("attractiveness_score").desc())
result_json = json.loads(result_df.limit(100).toPandas().to_json(orient='records'))
return JsonResponse(result_json, safe=False)
旅游城市气候数据可视化分析系统-结语
这次关于Hadoop+Spark旅游数据分析系统的分享就到这里。从数据处理到可视化，希望能给大家的毕设带来一点点启发。如果觉得这个项目对你有帮助，别忘了点个赞和在看，这对我真的很重要！大家在毕设中遇到了什么问题，或者对这个系统有什么想法，都欢迎在评论区留言一起交流讨论，我们下期再见！
【大数据毕设分享】刚整理完我的毕业设计——“基于Hadoop+Spark的旅游数据可视化分析系统”！如果你还在为毕设选题发愁，或者想在项目中加入大数据技术，可以参考一下系统用Python+Django+Spark SQL实现，能分析出最佳旅游月份、避暑胜地等。觉得有意思的同学请一键三连支持一下呀，你们的鼓励是我最大的动力！有任何问题欢迎评论区戳我~
