《基于大数据的全球用水量数据可视化分析系统》用Python+Django开发，为什么导师却推荐用Java+Spring Boot？真相揭秘……

💖💖作者：计算机编程小咖
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
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全球用水量数据可视化分析系统介绍

《基于大数据的全球用水量数据可视化分析系统》是一个专注于全球用水数据深度分析与可视化展示的高效系统。该系统采用先进的大数据处理框架 Hadoop 和 Spark，能够快速处理海量的全球用水数据，确保数据处理的高效性和准确性。系统支持 Python 和 Java 两种开发语言，分别提供 Django 和 Spring Boot 两种后端框架版本，以满足不同开发者的技术偏好和项目需求。前端采用 Vue、ElementUI、Echarts 等技术，结合 HTML、CSS 和 JavaScript，打造了交互性强、视觉效果出色的用户界面。
系统功能丰富，涵盖系统首页、用户信息管理、全球用水量数据管理、大屏可视化展示、多维关联聚类分析、多国用水横向对比、重点国家深度分析、全球用水时序分析以及稀缺状况归因分析等多个模块。通过 HDFS 分布式文件系统存储数据，利用 Spark SQL 进行高效的数据查询和分析，结合 Pandas 和 NumPy 等数据处理工具，系统能够精准地挖掘全球用水数据中的关键信息，为用户提供全面、深入的数据分析结果。同时，系统使用 MySQL 数据库进行数据存储和管理，确保数据的安全性和稳定性。无论是计算机专业学生进行毕设开发，还是相关领域的研究人员和从业者，该系统都能提供强大的技术支持和实用的功能体验。

全球用水量数据可视化分析系统演示视频

全球用水量数据可视化分析系统演示图片

全球用水量数据可视化分析系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, sum, year, month
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
import pandas as pd# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \.appName("GlobalWaterUsageSystem") \.getOrCreate()# 全球用水量管理：计算全球用水总量
def global_water_usage_management():# 加载用水数据water_data = spark.read.csv("hdfs://path/to/global_water_usage.csv", header=True, inferSchema=True)# 计算全球用水总量total_usage = water_data.agg(sum("water_usage")).collect()[0][0]# 按国家统计用水量country_usage = water_data.groupBy("country").agg(sum("water_usage").alias("total_usage"))# 将结果存储到MySQL数据库country_usage.write \.format("jdbc") \.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/waterdb") \.option("dbtable", "country_usage") \.option("user", "root") \.option("password", "password") \.mode("overwrite") \.save()return total_usage# 多维关联聚类分析：对不同国家的用水模式进行聚类
def multidimensional_clustering_analysis():# 加载用水数据water_data = spark.read.csv("hdfs://path/to/global_water_usage.csv", header=True, inferSchema=True)# 选择聚类特征assembler = VectorAssembler(inputCols=["water_usage", "population", "gdp"], outputCol="features")water_data = assembler.transform(water_data)# 使用KMeans聚类kmeans = KMeans(k=5, seed=1)model = kmeans.fit(water_data)predictions = model.transform(water_data)# 将聚类结果存储到MySQL数据库predictions.write \.format("jdbc") \.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/waterdb") \.option("dbtable", "clustering_results") \.option("user", "root") \.option("password", "password") \.mode("overwrite") \.save()return predictions# 全球用水时序分析：分析全球用水量的年度变化趋势
def global_water_usage_timeseries_analysis():# 加载用水数据water_data = spark.read.csv("hdfs://path/to/global_water_usage.csv", header=True, inferSchema=True)# 提取年份和用水量water_data = water_data.withColumn("year", year(col("date")))yearly_usage = water_data.groupBy("year").agg(sum("water_usage").alias("total_usage"))# 计算年度用水量的平均值和趋势yearly_usage = yearly_usage.orderBy("year")yearly_usage_pd = yearly_usage.toPandas()# 使用Pandas进行进一步分析yearly_usage_pd['moving_avg'] = yearly_usage_pd['total_usage'].rolling(window=3).mean()# 将结果存储到MySQL数据库spark.createDataFrame(yearly_usage_pd).write \.format("jdbc") \.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/waterdb") \.option("dbtable", "yearly_usage") \.option("user", "root") \.option("password", "password") \.mode("overwrite") \.save()return yearly_usage_pd# 调用核心功能
total_usage = global_water_usage_management()
predictions = multidimensional_clustering_analysis()
yearly_usage_pd = global_water_usage_timeseries_analysis()# 打印结果
print("Total Global Water Usage:", total_usage)
print("Clustering Predictions:", predictions.show())
print("Yearly Water Usage Trends:", yearly_usage_pd)

全球用水量数据可视化分析系统文档展示

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