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基于 Spark 和 Hadoop 的空气质量数据分析与预测系统

引言

空气质量是城市生活中一个备受关注的话题，它直接关系到公众健康和环境可持续性。为了探索这一领域，我开发了一个基于大数据技术的空气质量数据分析与预测系统。该系统利用 Apache Spark 进行高效数据处理，Hadoop Hive 实现数据存储，并结合 Flask 框架和前端技术（如 ECharts 和 Bootstrap）提供直观的交互式 Web 界面。系统基于 2024 年的 4000 多条空气质量数据（来源于天气后报），通过数据分析、可视化展示和机器学习预测，为用户提供全面的空气质量洞察。

在这篇博客中，我将分享项目的目标、技术栈、核心功能、项目结构以及部分关键代码，帮助大家了解这个系统的设计与实现过程。无论你是大数据爱好者、Web 开发者，还是对空气质量研究感兴趣的读者，希望这篇文章能为你带来启发！

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项目目标

这个项目的核心目标是通过大数据技术和 Web 开发手段，分析空气质量数据并提供预测功能。具体包括：

1. 数据存储与管理：利用 Hadoop Hive 存储和管理大规模空气质量数据。
2. 数据分析：通过 Spark 计算关键指标，如城市 AQI 均值、最大值、PM 颗粒物分布等。
3. 可视化展示：使用 ECharts 和 Bootstrap 构建交互式图表和页面，展示分析结果。
4. 用户交互：提供登录、注册、个人中心等功能，支持用户自定义查询。
5. AQI 预测：基于机器学习模型，根据输入的污染物浓度（如 PM2.5、SO2 等）预测 AQI 值。

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技术栈

• 后端：Flask（Python Web 框架）
• 数据处理：Apache Spark（指标计算）
• 数据存储：Hadoop Hive（大规模数据管理）
• 前端：Bootstrap（响应式布局）、ECharts（图表展示）
• 数据库：MySQL（用户信息存储）
• 其他：Python 机器学习库（AQI 预测）

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数据来源

系统的数据来源于天气后报，包含 2024 年的 4000 多条空气质量记录。每条记录包括城市、日期、AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3 等字段，为分析和预测提供了丰富的基础。

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系统核心功能

1. 用户认证与管理

• 登录与注册：用户可以通过注册创建账户并登录系统。
• 个人中心：支持修改密码和管理个人信息。

2. 数据总览

• 展示空气质量数据的概况，包括城市、日期、AQI 等关键信息。

3. 空气质量分析

• 年度分析：展示指定城市的 AQI 最大值、最小值、PM2.5 和 PM10 趋势。
• 月度分析：分析指定月份的 AQI 均值、排名及空气质量优秀天数。
• 气体分析：研究 CO 和 O3 的分布情况。
• 城市分布：通过地图展示各城市的 AQI 数据。

4. 词云图

• 根据空气质量数据的关键词生成词云图，直观呈现高频信息。

5. AQI 预测

• 用户输入 PM2.5、SO2、NO2、O3 的值，系统通过机器学习模型预测 AQI 并给出空气质量等级（如“优”、“良”等）。

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项目结构预览

项目的目录结构清晰，分为后端逻辑、前端模板和数据处理模块：

项目根目录
├── app.py                # Flask 主文件，定义路由和核心逻辑
├── utils                 # 工具模块
│   ├── db.py             # MySQL 数据库操作
│   ├── public_data_hive.py # Hive 数据获取
│   ├── index_data.py     # 首页数据处理
│   ├── air_year_data.py  # 年度分析数据
│   ├── air_month_data.py # 月度分析数据
│   ├── air_gas_ana.py    # 气体分析数据
│   ├── air_city_ana.py   # 城市分布数据
│   ├── word_cloud_data.py # 词云数据生成
│   └── predict_data.py   # AQI 预测模型
├── templates             # HTML 模板
│   ├── login.html        # 登录页面
│   ├── register.html     # 注册页面
│   ├── index.html        # 首页
│   ├── profile.html      # 个人中心
│   ├── data_preview.html # 数据总览
│   ├── air_year_ana.html # 年度分析
│   ├── air_month_ana.html # 月度分析
│   ├── air_gas_ana.html  # 气体分析
│   ├── air_city_ana.html # 城市分布
│   ├── air_quality_cloud.html # 词云图
│   └── air_quality_predict.html # AQI 预测
├── static                # 静态资源
│   ├── css               # 样式文件
│   ├── js                # JavaScript 文件
│   └── img               # 图片资源
└── data                  # 数据文件└── data.csv          # 空气质量数据

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关键代码分享

1. Flask 主文件（app.py）

app.py 是系统的核心，定义了路由和页面逻辑。以下是登录功能的实现：

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, session, jsonify
from utils import db, public_data_hive, index_dataapp = Flask(__name__)
app.secret_key = "sdkfjlqjluio23u429037907!@#!@#!@@"@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():if request.method == 'GET':return render_template('login.html')else:return_dict = {'code': '200', 'msg': '处理成功', 'result': False}cnt = db.query("select count(1) from air_aqi_db.tbl_user where user_name = %s and password = %s",[request.form['userName'], request.form['password']], 'select')if cnt[0][0]:session['userName'] = request.form['userName']return jsonify(return_dict)else:return_dict['code'] = '400'return_dict['msg'] = '用户名和密码不一致'return jsonify(return_dict)

2. Spark 数据加载脚本

Spark 用于从 CSV 文件加载数据并存入 Hive 表：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType, FloatTypespark = SparkSession.builder.master('local[*]').appName('sparkSQL') \.config('spark.sql.shuffle.partitions', 2) \.config('spark.sql.warehouse.dir', 'hdfs://hadoop101:8020/user/hive/warehouse') \.enableHiveSupport() \.getOrCreate()schema = StructType() \.add('city', StringType(), nullable=True) \.add('date', StringType(), nullable=True) \.add('airQuality', StringType(), nullable=True) \.add('aqi', IntegerType(), nullable=True) \.add('pm', IntegerType(), nullable=True) \.add('pm10', IntegerType(), nullable=True) \.add('so2', IntegerType(), nullable=True) \.add('no2', IntegerType(), nullable=True) \.add('co', FloatType(), nullable=True) \.add('o3', IntegerType(), nullable=True)df = spark.read.format('csv') \.option("header", True) \.option('sep', ',') \.option('encoding', 'utf-8') \.schema(schema) \.load("file:///opt/workspace/python_workspace/基于spark的空气质量数据分析可视化系统/data/data.csv")df = df.withColumn("id", monotonically_increasing_id()).dropDuplicates().na.drop()
df.write.mode('overwrite').format('hive').saveAsTable('air_aqi_db.air_data', 'parquet')spark.stop()

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实现亮点

1. 高效数据处理：Spark 的并行计算能力确保了对 4000+ 数据的高效处理。
2. 灵活存储：Hive 支持大规模数据存储和快速查询。
3. 交互式界面：Flask 结合 ECharts 和 Bootstrap，提供了美观且响应式的用户体验。
4. 预测功能：机器学习模型为用户提供了实用的 AQI 预测工具。

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总结

通过这个项目，我将大数据技术（Spark、Hadoop）和 Web 开发（Flask、ECharts）结合在一起，打造了一个功能丰富、用户友好的空气质量分析与预测系统。无论是从数据处理到可视化，还是从用户交互到预测功能，这个系统都展示了现代技术的强大潜力。

如果你对这个项目感兴趣，欢迎留言交流！私信分享源码。