垃圾分类课程

垃圾分类是将可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾分别投放,便于回收和处理。不分类会导致资源浪费和环境污染,如海洋、大气和陆地污染。通过垃圾分类,我们可以减少污染,创造更美好的生活环境,并教育孩子从小养成环保习惯。

垃圾分类课堂

1、什么是垃圾分类

一般分为四种可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其它垃圾,垃圾分类就是将这四类分别装进不同的垃圾桶中。方便回收和处理。

那什么是回收呢?回收就是将可回收的垃圾进行清洗消毒和加工后,再次利用起来的结果。比如用过的纸张,可以做成新的纸张。

厨余垃圾可以用来喂养动物、还可以用来做植物的肥料等等。

有害垃圾需要先经过特殊处理,然后在安全无人的地方用土埋起来,让微生物去分解(吃掉)它们。或者送到发电站去烧掉发电。

其它垃圾一般也是用土埋起来,然后让微生物吃掉。

2、为什么要垃圾分类

  • 如果不分类就没法对它们进行分别处理。比如有害垃圾和厨余垃圾放在一起给动物做饲料,动物吃了会死掉的。再比如厨余垃圾和可回收的纸张放在一起,给小猪吃会噎着喉咙,拿到工厂去重新做成纸张又不好洗干净。只能全部扔掉,这样的话就会造成污染。

  • 造成海洋污染、大气污染、和陆地污染。各来一张图。

3、进行垃圾分类的好处

  • 助教拿着到处是垃圾的图片,老师拿着垃圾分类回收后环境干净整齐的图片做对比,问孩子们想要哪一种生活环境。

  • 要让环境更美好,就得靠我们来讲垃圾进行分类。

4、垃圾分类游戏

​ 以图片充当各类垃圾,让小朋友们将抽到的垃圾放进不同的垃圾箱。每次投放都进行讲解和奖励。

### 基于 Hive 的垃圾分类课程设计报告 #### 1. 项目背景 随着城市化进程的加速,垃圾处理成为全球性难题。通过大数据技术对垃圾分类进行分析和预测,可以为城市管理部门提供科学决策支持。Hive 作为一种高效的数据仓库工具,能够处理大规模结构化数据,适用于垃圾分类数据的存储、查询与分析[^1]。 #### 2. 技术架构 本项目采用 Hadoop 生态系统作为基础架构,主要包括以下组件: - **HDFS**:用于存储原始垃圾分类数据。 - **Hive**:用于数据建模、查询和分析。 - **Flume/Kafka**:用于实时数据采集。 - **Spark**:用于复杂数据处理和机器学习模型训练。 #### 3. 实现方案 ##### 数据存储 创建 Hive 表以存储垃圾分类数据。表结构设计如下: ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS garbage_classification ( id BIGINT COMMENT '唯一标识符', category STRING COMMENT '垃圾类别', source STRING COMMENT '垃圾来源', timestamp STRING COMMENT '记录时间' ) COMMENT '垃圾分类数据表' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS ORC; -- 使用 ORC 格式优化存储性能[^3] ``` ##### 数据清洗 通过 SQL 查询清理数据,删除重复值和无效记录: ```sql INSERT OVERWRITE TABLE garbage_classification_cleaned SELECT DISTINCT id, category, source, timestamp FROM garbage_classification WHERE category IS NOT NULL AND source IS NOT NULL; ``` ##### 数据分析 统计各类垃圾的数量分布: ```sql SELECT category, COUNT(*) AS count FROM garbage_classification_cleaned GROUP BY category ORDER BY count DESC; ``` 结合时间维度分析垃圾产生的趋势: ```sql SELECT FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(timestamp, 'yyyy-MM-dd'), 'yyyy-MM-dd') AS date, category, COUNT(*) AS count FROM garbage_classification_cleaned GROUP BY FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(timestamp, 'yyyy-MM-dd'), 'yyyy-MM-dd'), category ORDER BY date ASC; ``` ##### 数据倾斜优化 针对可能存在的数据倾斜问题,调整 `hive.exec.reducers.max` 参数以合理分配任务资源[^3]: ```sql SET hive.exec.reducers.max=100; ``` 同时,选择合适的分区策略以提高查询效率。例如,按日期分区存储数据: ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS garbage_classification_partitioned ( id BIGINT COMMENT '唯一标识符', category STRING COMMENT '垃圾类别', source STRING COMMENT '垃圾来源' ) PARTITIONED BY (date STRING) STORED AS ORC; ``` ##### 用户定义函数(UDF) 为了实现更复杂的业务逻辑,可以开发自定义函数。例如,编写一个 Python 脚本用于分类垃圾: ```python # my_udf.py from pyhive import hive def classify_garbage(category): if category in ['plastic', 'metal']: return 'recyclable' elif category in ['organic', 'food']: return 'compostable' else: return 'non-recyclable' # 注册 UDF conn = hive.Connection(host='localhost', port=10000, username='hive') cursor = conn.cursor() cursor.execute("CREATE TEMPORARY FUNCTION classify AS 'my_udf.classify_garbage'") ``` 使用自定义函数进行垃圾分类: ```sql SELECT id, classify(category) AS classified_category, source, timestamp FROM garbage_classification_cleaned; ``` #### 4. 代码示例 以下是完整的代码示例,展示从数据导入到分析的全过程: ```sql -- 创建表并加载数据 CREATE TABLE IF NOT EXISTS garbage_classification ( id BIGINT COMMENT '唯一标识符', category STRING COMMENT '垃圾类别', source STRING COMMENT '垃圾来源', timestamp STRING COMMENT '记录时间' ) STORED AS ORC; LOAD DATA INPATH '/path/to/garbage/data' INTO TABLE garbage_classification; -- 数据清洗 INSERT OVERWRITE TABLE garbage_classification_cleaned SELECT DISTINCT id, category, source, timestamp FROM garbage_classification WHERE category IS NOT NULL AND source IS NOT NULL; -- 数据分析 SELECT category, COUNT(*) AS count FROM garbage_classification_cleaned GROUP BY category ORDER BY count DESC; -- 数据倾斜优化 SET hive.exec.reducers.max=100; -- 分区存储 CREATE TABLE IF NOT EXISTS garbage_classification_partitioned ( id BIGINT COMMENT '唯一标识符', category STRING COMMENT '垃圾类别', source STRING COMMENT '垃圾来源' ) PARTITIONED BY (date STRING) STORED AS ORC; INSERT INTO TABLE garbage_classification_partitioned PARTITION (date) SELECT id, category, source, FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(timestamp, 'yyyy-MM-dd'), 'yyyy-MM-dd') AS date FROM garbage_classification_cleaned; ``` #### 5. 总结 通过上述方案,基于 Hive 的垃圾分类数据分析系统能够高效地处理大规模数据,并提供多维度的统计结果。同时,通过优化存储格式和分区策略,有效缓解了数据倾斜问题,提升了整体性能[^1]。 --- ###
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