【有源码】基于Hadoop+Spark的海洋塑料污染大数据分析与可视化系统-基于Python+K-Means聚类的海洋塑料污染数据挖掘与智能分析平台

最新推荐文章于 2025-11-23 22:20:47 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-23 22:20:47 发布 · 1.1k 阅读

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#数据挖掘 #hadoop #spark #大数据 #机器学习 #数据分析 #python

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注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1 开发环境
2 系统设计
3 系统展示
3.1 功能展示视频
3.2 核心页面

4 更多推荐
5 部分功能代码

1 开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

本系统基于Python、Spark、Hadoop等大数据技术栈，构建了一套完整的海洋塑料污染数据分析与可视化平台。在技术架构方面，系统采用分布式计算框架，利用Hadoop集群进行海量数据存储，通过Spark引擎实现高效的数据处理与分析计算，后端采用Python进行算法开发与业务逻辑实现，数据持久化采用MySQL数据库，前端基于Vue框架构建交互界面，集成Echarts图表库实现丰富的数据可视化展示。在功能模块设计上，系统围绕ocean_plastic_pollution_data.csv数据集的核心字段（Date、Plastic_Weight_kg、Plastic_Type、Region、Latitude、Longitude、Depth_meters），构建了四大核心分析维度。时间维度污染趋势分析模块通过年度污染总量变化、季节性污染模式、月度污染动态等分析，揭示塑料污染的时间演变规律和周期性特征。空间维度污染分布特征分析模块利用地理坐标信息，实现全球各大洋污染总量对比、污染事件地理密度分析，并生成海洋塑料污染地理热力图，精确定位污染热点区域。污染源特征分析模块基于塑料类型字段，深入探究不同塑料材质的污染贡献度、平均污染深度及其在各大洋的分布占比，为源头治理提供科学依据。多维关联与深度探究分析模块通过集成K-Means、DBSCAN等机器学习算法，实现基于地理位置的污染聚类分析，并探索污染重量与深度的关系模式，挖掘复杂的时空交互规律。整个系统实现了从数据采集、清洗、分析到可视化展示的全流程自动化处理，为海洋环境保护和污染治理决策提供了强有力的数据支撑和科学分析工具。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于hadoop大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统源码！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 核心页面

在这里插入图片描述

5 部分功能代码

class OceanPlasticAnalysisEngine:
    """
    海洋塑料污染大数据分析引擎
    基于Apache Spark实现分布式数据处理与分析
    """
    
    def __init__(self, app_name="OceanPlasticAnalysis"):
        """
        初始化Spark分析引擎
        :param app_name: Spark应用名称
        """
        # 创建Spark会话，配置分布式计算环境
        self.spark = SparkSession.builder \
            .appName(app_name) \
            .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \
            .config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") \
            .getOrCreate()
        
        # 设置日志级别
        self.spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
        logging.basicConfig(level=logging.INFO)
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
        
    def load_ocean_data(self, file_path):
        """
        加载海洋塑料污染数据集
        :param file_path: CSV数据文件路径
        :return: Spark DataFrame
        """
        try:
            # 定义数据schema，确保数据类型正确性
            schema = StructType([
                StructField("Date", StringType(), True),
                StructField("Plastic_Weight_kg", DoubleType(), True),
                StructField("Plastic_Type", StringType(), True),
                StructField("Region", StringType(), True),
                StructField("Latitude", DoubleType(), True),
                StructField("Longitude", DoubleType(), True),
                StructField("Depth_meters", DoubleType(), True)
            ])
            
            # 读取CSV文件并应用schema
            df = self.spark.read.csv(file_path, header=True, schema=schema)
            
            # 数据预处理：添加时间维度字段
            df = df.withColumn("Date_parsed", to_date(col("Date"), "yyyy-MM-dd")) \
                   .withColumn("Year", year(col("Date_parsed"))) \
                   .withColumn("Month", month(col("Date_parsed"))) \
                   .withColumn("Season", 
                              when(col("Month").isin([12, 1, 2]), "Winter")
                              .when(col("Month").isin([3, 4, 5]), "Spring")
                              .when(col("Month").isin([6, 7, 8]), "Summer")
                              .otherwise("Autumn"))
            
            self.logger.info(f"成功加载数据，共 {df.count()} 条记录")
            return df
            
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"数据加载失败: {str(e)}")
            raise
    
    def time_dimension_analysis(self, df):
        """
        时间维度污染趋势分析
        分析塑料污染的时间演变规律和周期性特征
        :param df: 海洋塑料污染数据DataFrame
        :return: 时间维度分析结果字典
        """
        results = {}
        
        # 1.1 年度污染总量变化分析
        yearly_pollution = df.groupBy("Year") \
                            .agg(sum("Plastic_Weight_kg").alias("Total_Weight"),
                                 count("*").alias("Event_Count")) \
                            .orderBy("Year")
        results["yearly_trend"] = yearly_pollution.toPandas().to_dict('records')
        
        # 1.2 季节性污染模式分析
        seasonal_pollution = df.groupBy("Season") \
                              .agg(sum("Plastic_Weight_kg").alias("Total_Weight"),
                                   avg("Plastic_Weight_kg").alias("Avg_Weight"),
                                   count("*").alias("Event_Count"))
        results["seasonal_pattern"] = seasonal_pollution.toPandas().to_dict('records')
        
        # 1.3 月度污染动态分析
        monthly_pollution = df.groupBy("Month") \
                             .agg(sum("Plastic_Weight_kg").alias("Total_Weight"),
                                  count("*").alias("Event_Count")) \
                             .orderBy("Month")
        results["monthly_dynamics"] = monthly_pollution.toPandas().to_dict('records')
        
        # 1.4 各类塑料年度变化趋势对比分析
        plastic_yearly_trend = df.groupBy("Year", "Plastic_Type") \
                                .agg(sum("Plastic_Weight_kg").alias("Total_Weight")) \
                                .orderBy("Year", "Plastic_Type")
        results["plastic_yearly_comparison"] = plastic_yearly_trend.toPandas().to_dict('records')
        
        self.logger.info("时间维度分析完成")
        return results