计算机毕业设计hadoop+spark+hive天气预测系统 天气可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

《Hadoop + Spark + Hive 天气预测系统》任务书

一、任务背景

全球气候变化导致极端天气事件频发（如暴雨、台风、高温热浪），对农业、交通、能源等领域造成重大经济损失。传统天气预测依赖数值天气预报（NWP）模型，需高性能计算集群（HPC）运行复杂物理方程，存在计算成本高、时效性不足、多源数据利用低效等问题。

近年来，大数据与机器学习技术为天气预测提供新范式。Apache Hadoop、Spark、Hive等开源框架可高效存储、处理海量气象数据，结合深度学习模型（如LSTM、Transformer）挖掘时空演化规律，实现低成本、高时效的预测。本任务旨在构建基于Hadoop + Spark + Hive的分布式天气预测系统，探索大数据技术与气象模型的融合方法，为短临预测（0-6小时）和中长期预测（1-7天）提供技术支撑。

二、任务目标

2.1 总体目标

构建一个“数据采集-存储-处理-预测-可视化”全链条的分布式天气预测系统，实现以下功能：

1. 支持多源气象数据（结构化数值数据、非结构化图像/文本数据）的高效存储与查询；
2. 基于Spark实现数据清洗、特征提取与时空聚合；
3. 结合传统统计模型（ARIMA）与深度学习模型（LSTM、ConvLSTM）进行预测；
4. 通过Hive聚合预测结果，生成区域级天气热力图；
5. 系统吞吐量≥10万条/秒，24小时降水预测MAE较ECMWF基准模型降低10%。

2.2 具体目标

模块	具体目标
数据层	采集中国气象局2018-2023年地面站观测数据、FY-4卫星云图，存储至Hadoop HDFS（≥50TB）
处理层	使用Spark清洗异常值（如温度=-999.9℃），填充缺失值（KNN插值），提取时空特征
模型层	实现LSTM、ConvLSTM模型，集成物理约束（如Navier-Stokes方程）提升可解释性
应用层	通过Hive SQL聚合预测结果，使用ECharts生成交互式热力图，支持Web端实时访问

三、任务内容与技术路线

3.1 任务内容

1. 多源气象数据采集与存储
   • 采集结构化数据（气象站温度、湿度、气压）与非结构化数据（卫星云图、雷达回波图）；
   • 基于Hadoop HDFS构建分布式存储系统，支持EB级数据扩展。
2. 气象数据预处理与特征工程
   • 使用Spark清洗异常值、标准化数据格式（如统一时间戳为UTC+8）；
   • 提取时空特征（经纬度、时间窗口）和统计特征（滑动均值、方差）。
3. 分布式机器学习模型构建
   • 基于Spark MLlib实现传统模型（ARIMA、随机森林）；
   • 结合TensorFlowOnSpark部署深度学习模型（LSTM、ConvLSTM），捕捉时空依赖关系。
4. 预测结果可视化与评估
   • 通过Hive聚合预测结果，生成区域级降水概率热力图；
   • 采用MAE、RMSE、TS评分（Threat Score）评估模型性能。

3.2 技术路线

mermaid

	graph TD
	A[多源气象数据] -->|结构化数据| B[Hadoop HDFS存储]
	A -->|非结构化数据| C[HDFS+Parquet格式]
	B --> D[Spark数据清洗]
	C --> D
	D --> E[特征提取与工程]
	E --> F[模型训练与预测]
	F --> G[Hive结果聚合]
	G --> H[ECharts可视化]
	subgraph 数据层
	A --> B
	A --> C
	end
	subgraph 处理层
	D --> E
	end
	subgraph 模型层
	E --> F
	end
	subgraph 应用层
	G --> H
	end

四、任务分工与进度安排

4.1 任务分工

成员	职责
张三	负责Hadoop集群搭建与数据存储优化
李四	实现Spark数据清洗与特征工程模块
王五	开发LSTM/ConvLSTM预测模型，集成物理约束
赵六	构建Hive结果聚合与ECharts可视化界面

4.2 进度安排

阶段	时间	任务
需求分析	第1周	调研气象数据格式、预测模型需求，制定系统架构设计文档
环境搭建	第2-3周	部署Hadoop+Spark+Hive集群，配置HDFS存储与YARN资源调度
数据采集	第4周	下载中国气象局数据集，编写Spark ETL脚本转换格式
模型开发	第5-8周	实现ARIMA基准模型、LSTM/ConvLSTM模型，优化超参数（贝叶斯优化）
系统集成	第9周	整合数据层、处理层、模型层，测试端到端预测流程
性能优化	第10周	调整Spark分区数、优化LSTM批次大小，提升吞吐量至10万条/秒
验收测试	第11周	对比ECMWF基准模型，验证MAE、RMSE指标，生成测试报告
文档撰写	第12周	编写用户手册、技术文档，准备答辩PPT

五、预期成果

1. 系统原型：
   • 完成基于Hadoop+Spark+Hive的天气预测平台，支持PB级数据处理与分钟级预测更新。
2. 性能指标：
   • 系统吞吐量≥10万条/秒，24小时降水预测MAE较ECMWF降低10%；
   • 模型训练时间较单机版本缩短60%（通过Spark分布式优化）。
3. 交付文档：
   • 《系统设计文档》（含架构图、数据流图）；
   • 《用户操作手册》（含数据上传、预测任务提交、结果查看指南）；
   • 《测试报告》（含对比实验数据、性能优化记录）。

六、资源需求

1. 硬件资源：
   • 服务器：5台Dell R740（2×Intel Xeon Gold 6248R，256GB内存，20TB HDD）；
   • 网络：10Gbps以太网交换机，支持节点间高速通信。
2. 软件资源：
   • 操作系统：CentOS 7.9；
   • 大数据组件：Hadoop 3.3.4、Spark 3.5.0、Hive 3.1.3；
   • 深度学习框架：TensorFlow 2.12.0、PyTorch 2.1.0；
   • 可视化工具：ECharts 5.4.3。
3. 数据资源：
   • 中国气象局公开数据集（2018-2023年，含2400个气象站观测值、FY-4卫星云图）；
   • ECMWF ERA5再分析数据（0.25°×0.25°分辨率，用于基准对比）。

七、风险评估与应对措施

风险	影响	应对措施
数据质量差异	不同来源数据时空分辨率不一致	开发重采样算法统一为0.1°×0.1°网格，使用双线性插值填充缺失值
分布式训练效率低	跨节点通信开销大	采用AllReduce算法优化梯度同步，减少参数服务器瓶颈
模型可解释性不足	气象业务需追溯预测依据	在损失函数中集成物理约束（如质量守恒方程），输出特征重要性热力图
硬件故障	集群节点宕机导致任务中断	配置HDFS副本数为3，使用YARN资源隔离机制自动重启失败任务

任务负责人（签字）：__________
日期：__________

运行截图

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