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Python+Spark+Hadoop:各省碳排放可视化系统毕设完整方案毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习数据挖掘

2026-02-05 02:32:21

基于Hadoop的各省碳排放数据分析与可视化系统

本系统“基于Hadoop的各省碳排放数据分析与可视化系统”在技术实现上，采用了主流的大数据技术栈，核心在于利用Hadoop的HDFS进行海量碳排放数据的分布式存储，并借助Apache Spark强大的内存计算能力进行高效的数据处理与分析。后端服务采用Python语言与Django框架构建，负责业务逻辑处理与API接口提供；前端则基于Vue.js结合ElementUI组件库，并使用ECharts进行动态数据可视化呈现，数据库选用MySQL存储系统配置与部分聚合结果。系统功能围绕时间、空间、排放结构及关联聚类四个核心维度展开，具体实现了全国及三大经济地带的年度排放趋势分析、各省份累计与年均排放量的空间排名、工业与能源等关键领域的排放贡献度剖析，以及运用K-Means算法对省份进行排放模式识别与聚类，最终通过一个集成的Web平台，将复杂的数据分析结果以直观的图表形式展现给用户。

二

各省碳排放数据分析与可视化系统-背景

选题背景

随着“双碳”目标成为国家重要发展战略，如何科学、精准地掌握各地区碳排放的动态变化与内在规律，成了一个亟待解决的课题。大家都能感受到，咱们国家地域辽阔，不同省份的产业结构、能源水平和经济发展阶段差异很大，这直接导致了碳排放的来源和总量千差万别。比如，有的省份是工业重镇，有的则是能源基地，它们的排放特征肯定不一样。如果只是看一个笼统的全国总数，很难制定出有针对性的减排政策。因此，就需要一个工具，能够从历史、空间和结构等多个角度，把全国各省的碳排放数据梳理清楚，看清它们各自的“家底”和发展脉络，这便是本课题想要着手解决的实际问题。

选题意义

这个课题的意义可以从几个方面来看。对个人而言，它算是一个不错的实践机会，能完整地走一遍从数据采集、清洗、存储到利用Hadoop和Spark进行大数据分析，再到最终可视化呈现的全过程，把课堂上学到的理论知识真正用起来。从实际应用角度看，虽然它只是一个毕业设计，但系统最终呈现的分析结果，比如各省份的排放排名、产业结构对排放的影响等，可以为相关领域的研究者或者政策制定者提供一点数据参考和思路启发，帮助他们更直观地理解区域碳排放的复杂性。总的来说，这个项目尝试用大数据技术去解析一个现实议题，既锻炼了技术能力，也希望能为环保事业贡献一份微薄的力量。

三

各省碳排放数据分析与可视化系统-技术框架展示

开发语言：Python或Java

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）

后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）

前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery

详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy

数据库：MySQL

四

各省碳排放数据分析与可视化系统-视频展示

数据处理+分析+可视化全搞定：Python+Hadoop碳排放系统方案

五

各省碳排放数据分析与可视化系统-图片展示

六

各省碳排放数据分析与可视化系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions import col, sum, avg, count, when, litfrom pyspark.ml.feature import VectorAssemblerfrom pyspark.ml.clustering import KMeansspark = SparkSession.builder.appName("CarbonAnalysis").getOrCreate()df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/carbon_data.csv", header=True, inferSchema=True)def get_national_yearly_trend():    yearly_emissions = df.groupBy("year").agg(sum("total_emissions").alias("yearly_total")).orderBy("year")    pandas_df = yearly_emissions.toPandas()    return pandas_df.to_dict('records')def get_province_ranking_for_year(target_year):    specific_year_df = df.filter(df.year == target_year)    province_ranking = specific_year_df.groupBy("province").agg(sum("total_emissions").alias("province_total")).orderBy(col("province_total").desc())    pandas_df = province_ranking.toPandas()    return pandas_df.to_dict('records')def cluster_provinces_by_structure(k=3):    structure_df = df.groupBy("province").agg(        sum("industrial_process_emissions").alias("industrial_sum"),        sum("purchased_electricity_emissions").alias("energy_sum"),        sum("transport_construction_emissions").alias("transport_sum")    )    total_emissions_per_province = structure_df.select(        col("province"),        (col("industrial_sum") + col("energy_sum") + col("transport_sum")).alias("total_sum")    )    structure_with_ratios = structure_df.join(total_emissions_per_province, "province").withColumn("industrial_ratio", col("industrial_sum") / col("total_sum")).withColumn("energy_ratio", col("energy_sum") / col("total_sum")).fillna(0)    assembler = VectorAssembler(inputCols=["industrial_ratio", "energy_ratio"], outputCol="features")    final_data = assembler.transform(structure_with_ratios)    kmeans = KMeans(featuresCol="features", k=k)    model = kmeans.fit(final_data)    clustered_data = model.transform(final_data).select("province", "prediction")    return clustered_data.toPandas().to_dict('records')