Springboot全国降水数据分析可视化系统
Hadoop全国降水数据分析预测可视化系统

前言介绍

本文Springboot全国降水分析可视化系统采用Spring Boot、Vue.js、MySQL、Hadoop，Spark，Hive等技术，构建了一个功能全面的Web应用。该系统实现了用户注册与登录、企业用户信息管理、全国降水数据分析预测等管理、大屏展示等功能模块。管理员可以通过系统进行各种信息管理和全国降水数据预测管理等，以及对系统的数据进行统计分析了解系统运营状况。

系统通过整合前后端技术，提供了高效的数据处理和用户体验。Hadoop集群负责存储和处理大规模全国降水数据。系统的模块化设计使得各功能相互独立又紧密协作，提升了系统的可扩展性和维护性。管理员则可以灵活地管理用户和全国降水数据以及对数据进行数据分析统计，准确洞悉平台系统运营状况，为后续提升平台的运营效率提供了便捷的途径。

01开发环境

1.1 Java 技术

1.2 Spring Boot 框架

1.3 Hadoop，spark，hive

1.4 Scrapy爬虫

1.5 MySQL数据库

1.6 B/S 结构

1.7 Vue.js 技术

1.8 随机森林回归算法和基于用户收藏的协同算法

02系统功能模块

亮点（机器学习（随机森林），数据分析预测、数据导入导出，Echarts可视化看板）

1、数据管理：后台信息列表管理。

2、数据存储：mysql数据库。

3、可视化分析：各种数据分析统计后图表大屏展示

4、情感分析预测：根据气候信息温度气压等算法预测。

5、数据分析：根据hadoop大数据技术进行数据分析

03图片展示

04部分代码展示

 /***
    * 随机森林回归预测算法（交流学习+vx：S20231025S ）
    */

    @RequestMapping("/forecast")

    public R forecast(@RequestBody Map<String, Object> params) throws Exception {

        // 特征值

        String[] eigenValueArr = "temperature,airpressure,humidity,windspeed,cloudcover".split(",");

        // 目标值

        String[] targetValueArr = "dailyrainfall".split(",");

        String[] sqlSelectArr = Stream.of(eigenValueArr, targetValueArr).flatMap(Arrays::stream).toArray(String[]::new);

        // 模型训练

        Wrapper<RainfalldataEntity> wrapper = new EntityWrapper<>();

        wrapper.setSqlSelect(sqlSelectArr);

        for (String arr : sqlSelectArr) {

            wrapper.isNotNull(arr).ne(arr, "");

        }

        // 从数据库获取需要元数据

        List<Map<String,Object>> list =rainfalldataService.selectMaps(wrapper);

        // 模型训练

        Instances instances = createInstances(list, sqlSelectArr);



        // 创建一个map来存储预测结果

        Map<String, Object> forecastRes = forecastRes(instances, params, eigenValueArr, targetValueArr);



        // 更新数据库或其他操作

        EntityWrapper<RainfalldataforecastEntity> ew = new EntityWrapper<>();

        ew.eq("id", params.get("id"));

        for (Map.Entry<String, Object> entry : forecastRes.entrySet()) {

            String updateSet = entry.getKey() + "='" + entry.getValue().toString() + "'";

            rainfalldataforecastService.updateForSet(updateSet, ew);

        }

        params.putAll(forecastRes);

        return R.ok(params);

    }