作者计算机编程小咖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想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目目录乌克兰冲突事件数据分析与可视化系统介绍乌克兰冲突事件数据分析与可视化系统演示视频乌克兰冲突事件数据分析与可视化系统演示图片乌克兰冲突事件数据分析与可视化系统代码展示乌克兰冲突事件数据分析与可视化系统文档展示乌克兰冲突事件数据分析与可视化系统介绍本系统《基于大数据的乌克兰冲突事件数据分析与可视化》面向乌克兰冲突相关事件数据借助Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy等大数据处理组件对冲突事件信息进行存储、清洗、统计和分析并通过Django后端提供数据接口前端采用Vue、ElementUI、Echarts等完成可视化展示。系统包含系统首页、数据大屏、用户、乌克兰冲突信息、时序演变分析、事件类型分析、地理空间分析、参与主体分析、伤亡影响分析、对抗关系分析、冲突画像分析、个人信息和修改密码等功能模块。用户可以在数据大屏中查看冲突事件整体态势在时序演变分析中观察事件数量随时间的变化在事件类型分析中了解不同类型事件的分布在地理空间分析中查看事件发生的区域特征在参与主体分析中梳理相关参与方在伤亡影响分析中评估事件造成的影响在对抗关系分析中观察主体之间的对抗联系在冲突画像分析中形成综合画像。后端会利用Spark SQL完成聚合统计结合Pandas和NumPy做辅助计算数据存储在MySQL中最终把结果以图表、地图和指标卡片等形式呈现帮助使用者更直观地理解乌克兰冲突事件的数据特征和演变趋势。乌克兰冲突事件数据分析与可视化系统演示视频点击观看项目演示视频乌克兰冲突事件数据分析与可视化系统演示图片乌克兰冲突事件数据分析与可视化系统代码展示frompyspark.sqlimportSparkSession,functionsasF sparkSparkSession.builder.appName(UkraineConflictBigData).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()deftime_evolution_analysis(request):dfspark.read.option(header,true).option(inferSchema,true).csv(hdfs:///ukraine_conflict/events.csv)dfdf.withColumn(event_date,F.to_date(F.col(event_date)))dfdf.filter(F.col(event_date).isNotNull())df.createOrReplaceTempView(conflict_event)resultspark.sql(SELECT event_date, COUNT(*) AS event_count, SUM(COALESCE(death_count,0)) AS death_total, SUM(COALESCE(injury_count,0)) AS injury_total FROM conflict_event GROUP BY event_date ORDER BY event_date)rowsresult.collect()trend_data[]forrowinrows:trend_data.append({date:str(row[event_date]),event_count:row[event_count],death_total:row[death_total],injury_total:row[injury_total]})total_eventresult.agg(F.sum(event_count).alias(total)).collect()[0][total]max_dayresult.orderBy(F.desc(event_count)).limit(1).collect()peakmax_day[0][event_date]ifmax_dayelseNonelatest_rowresult.orderBy(F.desc(event_date)).limit(1).collect()latest_datelatest_row[0][event_date]iflatest_rowelseNonereturn{code:200,msg:时序演变分析完成,total_event:total_event,peak_date:str(peak),latest_date:str(latest_date),trend:trend_data}defevent_type_analysis(request):dfspark.read.option(header,true).option(inferSchema,true).csv(hdfs:///ukraine_conflict/events.csv)dfdf.filter(F.col(event_type).isNotNull())dfdf.withColumn(event_type,F.trim(F.col(event_type)))dfdf.withColumn(death_count,F.col(death_count).cast(int))dfdf.withColumn(injury_count,F.col(injury_count).cast(int))df.createOrReplaceTempView(conflict_event)type_dfspark.sql(SELECT event_type, COUNT(*) AS event_count, SUM(COALESCE(death_count,0)) AS death_total, SUM(COALESCE(injury_count,0)) AS injury_total FROM conflict_event GROUP BY event_type ORDER BY event_count DESC)totaltype_df.agg(F.sum(event_count).alias(total)).collect()[0][total]rowstype_df.collect()type_data[]forrowinrows:ratioround(row[event_count]*100.0/total,2)iftotalelse0type_data.append({event_type:row[event_type],event_count:row[event_count],death_total:row[death_total],injury_total:row[injury_total],ratio:ratio})top_typetype_data[0][event_type]iftype_dataelseNonereturn{code:200,msg:事件类型分析完成,top_type:top_type,type_list:type_data}defgeo_space_analysis(request):dfspark.read.option(header,true).option(inferSchema,true).csv(hdfs:///ukraine_conflict/events.csv)dfdf.filter(F.col(region).isNotNull()F.col(latitude).isNotNull()F.col(longitude).isNotNull())dfdf.withColumn(latitude,F.col(latitude).cast(double))dfdf.withColumn(longitude,F.col(longitude).cast(double))dfdf.withColumn(death_count,F.col(death_count).cast(int))dfdf.withColumn(injury_count,F.col(injury_count).cast(int))df.createOrReplaceTempView(conflict_event)geo_dfspark.sql(SELECT region, latitude, longitude, COUNT(*) AS event_count, SUM(COALESCE(death_count,0)) AS death_total, SUM(COALESCE(injury_count,0)) AS injury_total FROM conflict_event GROUP BY region, latitude, longitude ORDER BY event_count DESC)rowsgeo_df.collect()map_data[]forrowinrows:map_data.append({region:row[region],latitude:row[latitude],longitude:row[longitude],event_count:row[event_count],death_total:row[death_total],injury_total:row[injury_total]})hot_regionmap_data[0][region]ifmap_dataelseNonemax_deathgeo_df.agg(F.max(death_total).alias(max_death)).collect()[0][max_death]region_countgeo_df.count()return{code:200,msg:地理空间分析完成,hot_region:hot_region,max_death:max_death,region_count:region_count,map_list:map_data}乌克兰冲突事件数据分析与可视化系统文档展示作者计算机编程小咖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想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目