【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的国家基站整点数据分析系统

💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙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！ 💜💜

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【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的国家基站整点数据分析系统-系统功能介绍

《基于大数据的国家基站整点数据分析系统》是一个集数据采集、存储、处理与分析于一体的综合性气象大数据平台，采用Hive+Hadoop+Python技术栈构建。系统通过对全国多个基站整点采集的气象数据进行统一存储和标准化处理，利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)实现海量数据的高效存储，通过Hive提供数据仓库功能，结合Python强大的数据分析和可视化能力，实现对气象数据的深度挖掘。系统主要包含四大核心分析模块：气象数据时间序列特征分析模块能够揭示气温、湿度等要素随时间变化的规律；关键气象要素关联性深度挖掘模块通过算法验证不同气象变量间的内在联系；风况时空分布特征分析模块专门针对风向风速进行可视化分析；应用气象专题分析模块则将基础气象数据与实际应用场景结合，生成具有指导意义的分析结果。整个系统通过Web界面提供友好的交互体验，用户可以直观地查看各类分析图表和报告，为气象研究、农业生产、城市规划等领域提供数据支持。

【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的国家基站整点数据分析系统-系统技术介绍

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 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL

【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的国家基站整点数据分析系统-系统背景意义

随着气象观测技术的不断进步和观测站点的日益增多，气象数据呈现出爆炸式增长的趋势。这些数据蕴含着丰富的气候规律和变化特征，对于理解气候变化、预测天气趋势、指导生产生活具有重要价值。然而，传统的数据处理方法难以应对如此庞大的数据量，导致大量有价值的信息被埋没在海量数据中。近年来，大数据技术的快速发展为气象数据的处理和分析提供了新的解决方案。Hadoop生态系统以其强大的分布式存储和计算能力，能够有效处理PB级别的气象数据；而Python语言凭借其丰富的数据分析库和简洁的语法，成为数据科学领域的首选工具。在此背景下，开发一个基于大数据技术的国家基站整点数据分析系统，不仅能够充分利用现有气象数据资源，还能为气象研究提供更加高效、准确的分析工具，具有重要的现实意义和应用价值。 本系统的开发具有多方面的意义。从学术角度看，它将大数据技术与气象数据分析相结合，探索了跨学科领域的应用方法，为相关研究提供了参考案例。从技术学习角度看，通过实现这一系统，开发者能够深入掌握Hadoop、Hive等大数据技术的实际应用，提升数据处理和分析能力。从实际应用角度看，系统能够为气象部门提供更加高效的数据分析工具，帮助研究人员发现气候变化的规律和趋势，为天气预报、气候研究提供支持。对于农业生产者而言，系统提供的气象分析结果可以帮助他们合理安排农事活动，提高农业生产效率。对于城市规划者和建筑设计师来说，风况分析结果可以为城市布局、建筑设计提供科学依据。虽然作为一个毕业设计项目，系统的功能和性能还有提升空间，但它已经展示了大数据技术在气象领域的应用潜力，为后续更加深入的研究和应用奠定了基础。

【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的国家基站整点数据分析系统-系统演示视频

演示视频

【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的国家基站整点数据分析系统-系统演示图片

【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的国家基站整点数据分析系统-系统部分代码

# 气象数据时间序列特征分析 - 年度气温变化趋势分析
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("TemperatureTrendAnalysis").enableHiveSupport().getOrCreate()
def analyze_annual_temperature_trend():
    # 从Hive表中读取气象数据
    weather_data = spark.sql("SELECT year(air_temperature) as year, avg(air_temperature) as avg_temp FROM weather_data GROUP BY year(air_temperature) ORDER BY year")
    # 计算年度气温变化率
    from pyspark.sql.window import Window
    from pyspark.sql.functions import lag, col
    windowSpec = Window.orderBy("year")
    weather_data = weather_data.withColumn("prev_year_temp", lag("avg_temp").over(windowSpec))
    weather_data = weather_data.withColumn("temp_change_rate", (col("avg_temp") - col("prev_year_temp")) / col("prev_year_temp") * 100)
    # 识别气温变化趋势
    from pyspark.sql.functions import when, count, sum as _sum
    trend_analysis = weather_data.select(
        count(when(col("temp_change_rate") > 0, True)).alias("warming_years"),
        count(when(col("temp_change_rate") < 0, True)).alias("cooling_years"),
        _sum("temp_change_rate").alias("total_change_rate")
    ).collect()[0]
    # 判断总体趋势
    overall_trend = "warming" if trend_analysis["warming_years"] > trend_analysis["cooling_years"] else "cooling"
    # 计算十年移动平均
    weather_data = weather_data.withColumn("decade", col("year") - (col("year") % 10))
    decade_avg = weather_data.groupBy("decade").agg({"avg_temp": "avg"}).orderBy("decade")
    # 找出最热和最冷的年份
    extreme_years = weather_data.orderBy(col("avg_temp").desc()).limit(1).select(col("year").alias("hottest_year"), col("avg_temp").alias("hottest_temp"))
    extreme_years = extreme_years.join(weather_data.orderBy(col("avg_temp").asc()).limit(1).select(col("year").alias("coldest_year"), col("avg_temp").alias("coldest_temp")))
    # 计算温度标准差
    from pyspark.sql.functions import stddev
    temp_stddev = weather_data.select(stddev("avg_temp")).collect()[0][0]
    # 将结果保存到Hive表
    weather_data.createOrReplaceTempView("annual_temperature_trend")
    spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS annual_temperature_trend_results AS SELECT * FROM annual_temperature_trend")
    return {"overall_trend": overall_trend, "temperature_stddev": temp_stddev, "extreme_years": extreme_years.collect()[0]}
# 关键气象要素关联性深度挖掘 - 温湿负相关性验证分析
def analyze_temp_humidity_correlation():
    # 从Hive表中读取温度和湿度数据
    temp_humidity_data = spark.sql("SELECT air_temperature, relative_humidity FROM weather_data WHERE air_temperature IS NOT NULL AND relative_humidity IS NOT NULL")
    # 计算皮尔逊相关系数
    from pyspark.sql.functions import corr
    correlation = temp_humidity_data.select(corr("air_temperature", "relative_humidity")).collect()[0][0]
    # 按温度分组计算平均湿度
    from pyspark.sql.functions import floor, avg
    temp_humidity_data = temp_humidity_data.withColumn("temp_range", floor(col("air_temperature") / 5) * 5)
    grouped_data = temp_humidity_data.groupBy("temp_range").agg(avg("relative_humidity").alias("avg_humidity"), count("*").alias("count")).orderBy("temp_range")
    # 识别湿度变化最显著的温度区间
    grouped_data = grouped_data.withColumn("humidity_change", lag("avg_humidity").over(Window.orderBy("temp_range")) - col("avg_humidity"))
    max_change = grouped_data.orderBy(col("humidity_change").desc()).limit(1).select("temp_range", "humidity_change").collect()[0]
    # 按季节分析温湿关系
    from pyspark.sql.functions import month
    temp_humidity_data = temp_humidity_data.withColumn("month", month("data_time"))
    temp_humidity_data = temp_humidity_data.withColumn("season", 
        when((col("month") >= 3) & (col("month") <= 5), "Spring")
        .when((col("month") >= 6) & (col("month") <= 8), "Summer")
        .when((col("month") >= 9) & (col("month") <= 11), "Autumn")
        .otherwise("Winter"))
    seasonal_corr = temp_humidity_data.groupBy("season").agg(corr("air_temperature", "relative_humidity").alias("correlation")).collect()
    # 计算每日温湿变化率
    from pyspark.sql.functions import dayofmonth
    temp_humidity_data = temp_humidity_data.withColumn("day", dayofmonth("data_time"))
    daily_avg = temp_humidity_data.groupBy("day").agg(avg("air_temperature").alias("daily_avg_temp"), avg("relative_humidity").alias("daily_avg_humidity"))
    # 识别异常温湿组合
    from pyspark.sql.functions import stddev, mean
    temp_mean = temp_humidity_data.select(mean("air_temperature")).collect()[0][0]
    temp_std = temp_humidity_data.select(stddev("air_temperature")).collect()[0][0]
    humidity_mean = temp_humidity_data.select(mean("relative_humidity")).collect()[0][0]
    humidity_std = temp_humidity_data.select(stddev("relative_humidity")).collect()[0][0]
    # 将结果保存到Hive表
    temp_humidity_data.createOrReplaceTempView("temp_humidity_correlation")
    spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS temp_humidity_correlation_results AS SELECT * FROM temp_humidity_correlation")
    return {"correlation": correlation, "max_change": max_change, "seasonal_corr": seasonal_corr}
# 风况时空分布特征分析 - 全年主导风向与风力综合分析
def analyze_wind_rose():
    # 从Hive表中读取风向和风速数据
    wind_data = spark.sql("SELECT ten_minute_avg_wind_direction_degree as direction, ten_minute_avg_wind_speed as speed FROM weather_data WHERE direction IS NOT NULL AND speed IS NOT NULL")
    # 将风向分为16个方向
    from pyspark.sql.functions import floor
    wind_data = wind_data.withColumn("direction_bin", floor(col("direction") / 22.5))
    wind_data = wind_data.withColumn("direction_name", 
        when(col("direction_bin") == 0, "N")
        .when(col("direction_bin") == 1, "NNE")
        .when(col("direction_bin") == 2, "NE")
        .when(col("direction_bin") == 3, "ENE")
        .when(col("direction_bin") == 4, "E")
        .when(col("direction_bin") == 5, "ESE")
        .when(col("direction_bin") == 6, "SE")
        .when(col("direction_bin") == 7, "SSE")
        .when(col("direction_bin") == 8, "S")
        .when(col("direction_bin") == 9, "SSW")
        .when(col("direction_bin") == 10, "SW")
        .when(col("direction_bin") == 11, "WSW")
        .when(col("direction_bin") == 12, "W")
        .when(col("direction_bin") == 13, "WNW")
        .when(col("direction_bin") == 14, "NW")
        .when(col("direction_bin") == 15, "NNW")
        .otherwise("N"))
    # 将风速分为几个等级
    wind_data = wind_data.withColumn("speed_category", 
        when(col("speed") < 0.3, "Calm")
        .when((col("speed") >= 0.3) & (col("speed") < 1.6), "Light air")
        .when((col("speed") >= 1.6) & (col("speed") < 3.4), "Light breeze")
        .when((col("speed") >= 3.4) & (col("speed") < 5.5), "Gentle breeze")
        .when((col("speed") >= 5.5) & (col("speed") < 8.0), "Moderate breeze")
        .when((col("speed") >= 8.0) & (col("speed") < 10.8), "Fresh breeze")
        .when((col("speed") >= 10.8) & (col("speed") < 13.9), "Strong breeze")
        .when((col("speed") >= 13.9) & (col("speed") < 17.2), "Near gale")
        .otherwise("Gale or stronger"))
    # 计算每个方向的频率和平均风速
    wind_rose_data = wind_data.groupBy("direction_name").agg(
        count("*").alias("frequency"),
        avg("speed").alias("avg_speed"),
        max("speed").alias("max_speed")
    ).orderBy("frequency", ascending=False)
    # 计算每个方向不同风速等级的频率
    wind_speed_by_direction = wind_data.groupBy("direction_name", "speed_category").agg(count("*").alias("frequency"))
    # 计算主导风向
    dominant_direction = wind_rose_data.limit(1).select("direction_name", "frequency", "avg_speed").collect()[0]
    # 计算静风频率
    calm_frequency = wind_data.filter(col("speed_category") == "Calm").count() / wind_data.count() * 100
    # 计算平均风速
    overall_avg_speed = wind_data.select(avg("speed")).collect()[0][0]
    # 计算最大风速及其方向
    max_wind = wind_data.orderBy(col("speed").desc()).limit(1).select("direction_name", "speed").collect()[0]
    # 将结果保存到Hive表
    wind_rose_data.createOrReplaceTempView("wind_rose")
    spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS wind_rose_results AS SELECT * FROM wind_rose")
    return {"dominant_direction": dominant_direction, "calm_frequency": calm_frequency, "overall_avg_speed": overall_avg_speed, "max_wind": max_wind}

【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的国家基站整点数据分析系统-结语

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