【最新大数据精品】基于大数据的温室气体排放检测与评估的数据分析与可视 （附源码资料）数据分析_可视化大屏_毕设选题_数据挖掘_Hadoop_SPark_文档指导

💖💖作者：计算机毕业设计江挽
💙💙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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• 基于大数据的温室气体排放检测与评估的数据分析与可视介绍
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• 基于大数据的温室气体排放检测与评估的数据分析与可视代码展示
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基于大数据的温室气体排放检测与评估的数据分析与可视介绍

本系统名为《基于大数据的温室气体排放检测与评估的数据分析与可视化》，是一套依托Hadoop分布式存储与Spark计算引擎构建的综合性数据分析平台。系统核心定位在于帮助用户（尤其是计算机专业学生）完成从原始排放数据导入、清洗、聚合到多维度分析及可视化呈现的全链路毕设实践。技术上，后端采用Spring Boot框架提供RESTful API服务，前端使用Vue.js结合ECharts构建交互式仪表板，数据持久层由MySQL关系型数据库承载，而所有涉及批量计算、分组统计、窗口函数等复杂分析任务则全部交由Spark SQL执行，以此规避传统单机架构在百万级数据量下的性能瓶颈。功能模块覆盖排放总量检测、结构构成评估、强度指标计算、时序演变追踪、区域横向对比、气种专项评估以及风险画像构建，各模块均以HDFS上存储的原始排放日志作为数据源，通过SparkSession提交SQL作业生成中间结果集，最终经由MyBatis持久层写入MySQL供前端查询渲染。整个设计既保证了大数据技术栈的完整性，又兼顾了毕业设计对代码可读性、功能可演示性的要求，是一个典型且实用的“数据中台+可视化前端”型毕设项目。

基于大数据的温室气体排放检测与评估的数据分析与可视演示视频

演示视频

基于大数据的温室气体排放检测与评估的数据分析与可视演示图片

基于大数据的温室气体排放检测与评估的数据分析与可视代码展示

@Autowiredprivate SparkSession sparkSession;@Autowiredprivate JdbcTemplate jdbcTemplate;public List<Map<String,Object>>executeEmissionDetection(String startDate,String endDate){Dataset<Row>df=sparkSession.read().option("header","true").option("inferSchema","true").csv("hdfs://master:9000/data/emission_raw/*.csv");df.createOrReplaceTempView("emission_raw");String sql="SELECT source_id, SUM(emission_value) AS total_emission, COUNT(*) AS record_count FROM emission_raw WHERE record_date BETWEEN '"+startDate+"' AND '"+endDate+"' GROUP BY source_id ORDER BY total_emission DESC";Dataset<Row>resultDf=sparkSession.sql(sql);resultDf.write().mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/emission_db","detection_result",new Properties());returnjdbcTemplate.queryForList("SELECT * FROM detection_result ORDER BY total_emission DESC");}public List<Map<String,Object>>executeStructureAssessment(String year){Dataset<Row>df=sparkSession.read().option("header","true").option("inferSchema","true").csv("hdfs://master:9000/data/emission_raw/*.csv");df.createOrReplaceTempView("emission_raw");String sql="SELECT source_type, SUM(emission_value) AS type_total, ROUND(SUM(emission_value) * 100.0 / (SELECT SUM(emission_value) FROM emission_raw WHERE YEAR(record_date) = "+year+"), 2) AS percentage FROM emission_raw WHERE YEAR(record_date) = "+year+" GROUP BY source_type ORDER BY type_total DESC";Dataset<Row>resultDf=sparkSession.sql(sql);resultDf.write().mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/emission_db","structure_result",new Properties());returnjdbcTemplate.queryForList("SELECT * FROM structure_result ORDER BY type_total DESC");}public List<Map<String,Object>>executeRegionContrast(String targetYear){Dataset<Row>df=sparkSession.read().option("header","true").option("inferSchema","true").csv("hdfs://master:9000/data/emission_raw/*.csv");df.createOrReplaceTempView("emission_raw");String sql="SELECT region, SUM(emission_value) AS region_total, AVG(emission_value) AS region_avg, COUNT(DISTINCT source_id) AS source_count FROM emission_raw WHERE YEAR(record_date) = "+targetYear+" GROUP BY region HAVING region_total > 1000 ORDER BY region_total DESC";Dataset<Row>resultDf=sparkSession.sql(sql);resultDf.write().mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/emission_db","region_contrast",new Properties());returnjdbcTemplate.queryForList("SELECT * FROM region_contrast ORDER BY region_total DESC");}

基于大数据的温室气体排放检测与评估的数据分析与可视文档展示

💖💖作者：计算机毕业设计江挽
💙💙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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