樊锦东 大数据技术·大二实践学期

项目简介：

高效融合并深度分析包括卫星云图、雷达图像等非结构化数据与地面观测站点等结构化数值在内的多模态信息，已成为气象大数据领域的重要挑战。传统的单机处理与分析方法在处理效率、数据兼容性和系统扩展性方面均面临瓶颈。

针对以上问题，本论文设计并实现了一个基于大数据技术的多模态气象信息分析与平台。该平台的数据处理采用分布式分层架构，旨在提供一套从数据采集、处理、存储到分析与可视化应用的全流程解决方案。在技术实现上，平台以Hadoop生态为基础，采用HDFS作为海量数据的分布式存储方案，并利用Hive构建数据仓库。通过Sqoop工具实现结构化数据在业务数据库MySQL与Hive之间的双向同步。平台的核心数据处理与分析任务由Spark计算引擎承担，充分利用其内存计算的优势，高效执行针对多模态数据的对齐、增强与融合分析等复杂操作。最后，基于Python的Django框架构建了平台的Web服务层，并调用Pyecharts图表库将分析结果以动态、可交互的可视化大屏形式进行展现。

测试结果表明，该平台能够稳定、高效地完成多源异构气象数据的处理与分析工作，实现了多模态数据在一个系统内的统一管理与价值挖掘。本研究成功整合了多种主流大数据技术，为解决复杂气象数据分析难题提供了一套行之有效的技术方案，所实现的平台对于相关领域的科研与业务应用具有一定的实践价值和参考意义。（200字左右）

主要技术：

预处理使用spark或者python数据处理方法。将数据预处理后的数据存储到数据仓库Hive中并进行合理的数据仓库分层。使用数据迁移工具sqoop将数据仓库中的数据应用层数据导出到结构化数据库MySQL中。最后使用可视化工具pyecharts或者tableau或者fineBI绘制可视化大屏并进行可视化分析。

图1 世界地图

图2 天气分析

图3 数据链路