大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析

该项目是针对大数据期末课设，以Spark为工具进行气象数据的处理与分析。在现代生活中，天气预报对于各行各业以及人们的日常生活都有着重要的影响。随着大数据技术的发展，气象数据分析变得更加精确和实时，有助于提升天气预报的准确性和实用性。本项目旨在通过Spark平台，对气象数据进行深入的分析和可视化，以便更好地理解和利用这些信息。 实验环境搭建在Linux Ubuntu 16.04系统上，采用Python 3.9版本，并配置了Spark 2.4.0以及Jupyter Notebook。为了支持数据可视化，还安装了matplotlib和tkinter库。实验数据来源于中国中央气象台的官方网站，包含了24小时内全国2412个城市的气温、降水量、风力、气压和湿度等气象指标，总计57888条数据。值得注意的是，部分数据可能存在缺失或异常。 数据获取过程中，首先访问中央气象台网站并使用Web控制台分析网络请求，发现数据是以JSON格式异步加载。通过解析HTTP请求URL，可以获取省份、城市及其对应的气象信息。省份数据通过`http://www.nmc.cn/f/rest/province`接口获取，城市数据则需要结合省份编码，如`http://www.nmc.cn/f/rest/province/+省份三位编码`，最后通过城市编号`http://www.nmc.cn/f/rest/passed/+城市编号`获取到24小时内的气象数据。因此，数据爬取需要依次抓取这三个层次的信息。 在数据分析阶段，由于时间限制，项目主要聚焦于计算过去24小时各城市的平均气温和降水量。这部分工作可能涉及到Spark的数据加载、清洗、转换和聚合操作。例如，使用Spark的DataFrame API读取JSON数据，处理缺失值和异常值，然后通过groupByKey或groupBy函数按城市进行分组，计算每个城市的气温和降水量平均值。此外，可能还会运用窗口函数来计算时间序列上的滑动平均值，以分析气温和降水量的变化趋势。 在数据可视化部分，可能会使用matplotlib库创建图表展示气温和降水量的分布、变化趋势，以及可能存在的空间差异。这将帮助用户更直观地理解气象数据，比如通过折线图展示气温变化，通过散点图表示降水量与气温之间的关系，或者用热力图呈现不同城市的气象状况。 总结，这个项目不仅涵盖了Spark的大数据处理技术，包括数据获取、数据清洗、数据分析和数据可视化，同时也体现了大数据在气象领域的应用价值。通过这样的实践，学生能够掌握大数据处理流程，并了解如何利用大数据技术解决实际问题，特别是在气象预测方面。