计算机毕业设计hadoop+spark+hive空气质量预测系统空气质量大数据分析可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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#hadoop #大数据 #课程设计 #hive #spark #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+Spark+Hive空气质量预测系统》的任务书模板，包含任务目标、技术要求、实施计划、验收标准等内容，适用于项目管理或课程作业的详细任务分配。

任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的空气质量预测系统

项目名称：城市空气质量实时分析与预测系统
任务周期：2024年3月1日 - 2024年12月31日
负责人：XXX
参与人员：数据工程师（2人）、算法工程师（2人）、测试工程师（1人）

一、任务目标

构建一个基于Hadoop+Spark+Hive的分布式空气质量预测系统，实现以下功能：

数据存储与处理：支持PB级多源异构空气质量数据（传感器、气象站、卫星遥感）的存储与实时清洗；
预测模型开发：结合机器学习与深度学习算法，实现72小时AQI预测，误差率（MAPE）≤10%；
实时预警服务：对污染事件（如PM2.5突增）提供分钟级预警，召回率≥90%；
可视化交互：提供Web端数据查询与预测结果可视化界面。

二、任务分解与技术要求

模块1：数据采集与预处理

负责人：数据工程师A、B
时间：2024.03.01 - 2024.04.30
技术要求：

数据接入：
- 使用Flume采集传感器数据（JSON格式），Kafka缓冲气象API数据（RESTful接口）；
- 支持数据源动态扩展（如新增工业排放监测点）。
数据清洗：
- 基于Hive构建ETL流程，定义清洗规则：
  sql
  
  -- 示例：过滤无效PM2.5数据（阈值法）
  CREATE TABLE cleaned_pm25 AS
  SELECT city, timestamp,
  CASE WHEN pm25 BETWEEN 0 AND 500 THEN pm25 ELSE NULL END AS pm25
  FROM raw_sensor_data;
- 处理缺失值：时空插值（邻近站点均值填充）；
- 异常检测：基于3σ原则标记离群点。
数据存储：
- 原始数据存入HDFS（3副本），清洗后数据按天分区存入Hive（ORC格式）；
- 配置HDFS冷热数据策略：最近7天数据存SSD，历史数据存HDD。

模块2：特征工程与模型训练

负责人：算法工程师A、B
时间：2024.05.01 - 2024.08.31
技术要求：

特征提取：
- 时空特征：提取小时/日周期性、邻近站点相关性（计算Pearson系数）；
- 气象特征：构建风速-污染扩散指数（公式：扩散指数 = 风速 / (湿度 + 1)）；
- 滑动窗口统计：计算过去6小时PM2.5均值、最大值作为动态特征。
模型开发：
- 短期预测（0-6小时）：使用XGBoost（参数：max_depth=6, learning_rate=0.1）；
- 长期预测（6-72小时）：使用LSTM（层数=2，隐藏单元=64）；
- 模型融合：按验证集RMSE加权平均两模型输出（权重通过网格搜索优化）。
训练优化：
- 使用Spark MLlib分布式训练XGBoost，设置num_workers=4；
- LSTM训练采用GPU加速（NVIDIA Tesla T4）。

模块3：实时预测与预警服务

负责人：算法工程师A、数据工程师B
时间：2024.09.01 - 2024.10.31
技术要求：

实时计算：
- 使用Spark Streaming处理Kafka新数据，窗口大小=5分钟，滑动步长=1分钟；
- 触发预测条件：当某站点PM2.5小时均值突增≥20μg/m³时，启动预警流程。
预警规则：
- 阈值设定：AQI≥150（中度污染）时发送预警；
- 通知方式：通过企业微信API推送消息至环保部门。
服务接口：
- 提供RESTful API供Web端调用（示例）：
  GET /api/predict?city=Beijing&timestamp=202409011200
  返回：{"aqi": 120, "pollutant": "PM2.5", "warning": false}

模块4：系统测试与优化

负责人：测试工程师、全体成员
时间：2024.11.01 - 2024.12.15
技术要求：

功能测试：
- 验证数据清洗规则是否覆盖95%异常场景；
- 检查预警服务在模拟污染事件中的触发延迟（目标≤3分钟）。
性能测试：
- 集群压力测试：10城市并行预测时，系统吞吐量≥10万条/秒；
- 单节点故障恢复时间≤5分钟。
优化措施：
- 调整Spark参数：spark.sql.shuffle.partitions=200避免数据倾斜；
- 压缩Hive中间表：启用Snappy压缩减少IO开销。

模块5：项目验收与文档编写

负责人：负责人XXX
时间：2024.12.16 - 2024.12.31
交付物：

系统源代码（GitHub仓库）；
测试报告（含性能指标对比表）；
用户手册（Web端操作指南、API文档）；
论文初稿（技术方案与实验结果）。

三、资源需求

资源类型	规格	数量
服务器	32核CPU, 256GB内存, 4TB SSD	5台
存储设备	48TB HDD（分布式存储扩展）	1套
开发环境	Hadoop 3.3.6, Spark 3.5.0, Hive 3.1.3	-
许可证	Cloudera Manager企业版（6个月）	1套

四、验收标准

功能完整性：系统实现全部需求文档中的功能点；
性能达标：
- 预测误差率（MAPE）≤10%（测试集：2023年北京市数据）；
- 预警召回率≥90%（模拟100次污染事件）；
文档完备性：提供系统设计文档、测试报告、用户手册；
代码规范性：符合Google Java Style Guide，注释覆盖率≥30%。

五、风险管理

风险类型	描述	应对措施
数据延迟	传感器网络故障导致数据缺失	设置Kafka消息保留策略（7天）
模型过拟合	训练数据分布与测试集差异大	增加交叉验证轮次（5折）
硬件故障	服务器宕机导致服务中断	部署HDFS高可用（HA）模式

任务书签署：
项目负责人：_________________ 日期：__________

此任务书结构清晰，责任明确，可直接用于团队分工与进度跟踪。实际执行时需根据集群资源动态调整技术参数（如Spark executor内存分配），并定期召开周会同步进展。

运行截图

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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