基于Spark的气象数据处理与分析
欢迎来到这个项目资源页面，这里汇集了利用Apache Spark进行气象数据分析的完整解决方案。本项目详细展示了如何结合Python和Spark框架，高效处理和分析大规模气象数据，以洞察不同城市的天气模式。以下是该项目的核心内容概述：
项目简介
该项目旨在展示如何从公开气象网站抓取数据，利用Spark进行处理分析，最后通过可视化揭示关键气象指标，如累积雨量、平均气温、平均湿度及平均风速等。通过实践，学习者能够理解大数据处理在实际气象学应用中的强大能力。
技术栈
- 编程语言：Python
- 大数据框架：Apache Spark 3.2.0
- 环境：Ubuntu 20.04, Python 3.6, PyCharm
- 依赖组件：Spark SQL, Matplotlib (用于数据可视化)
实验流程概览
- 数据获取：通过网络爬虫自动收集中央气象台的近24小时城市天气数据，包括温度、降水、风速等。
- 数据预处理：将JSON数据清洗、转换，并保存为CSV格式，便于Spark处理。
- Spark处理：运用SparkSession处理CSV文件，实现对城市气象数据的批处理计算，例如计算各城市的累积雨量和日均气温。
- 数据分析：使用Spark SQL功能对数据进行聚合和分析，得到有意义的统计结果。
- 可视化：借助Matplotlib将分析结果可视化，帮助直观理解数据。
文件结构与内容
- 主要文件：
passed_weather_ALL.csv：包含所有城市24小时内的天气数据。province.csv,city.csv：省份和城市的基础信息。
- 源代码模块：
- 包含多个Python脚本，用于数据爬取、Spark数据处理和分析逻辑。
- 数据分析示例：
- 提供计算累积雨量、平均气温、平均湿度、平均风速的Spark分析代码示例。
快速入门指南
- 环境搭建：确保你的开发环境已安装好Spark和Python相关库。
- 数据准备：运行爬虫脚本获取最新气象数据或直接使用提供的历史数据。
- Spark分析：利用提供的Spark分析代码，加载数据进行处理和计算。
- 可视化呈现：将分析结果通过matplotlib绘制图表，更好地理解和分享你的发现。
注意事项
- 在实际运行爬虫和Spark作业之前，请确保遵守数据来源的使用条款。
- 资源文件包含了详尽的代码注释，帮助你理解每一步的操作逻辑。
- 根据自己的硬件配置适当调整Spark的参数，以优化处理速度和内存使用。
加入数据科学与大数据处理的行列，探索气象数据的奥秘，开始你的分析之旅吧！