【2027精品大数据】基于大数据的城市噪音数据可视化分析，附源码_数据可视化_数据分析_数据挖掘_Hadoop_spark_文档指导_毕设指导

💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐

目录

• 基于大数据的城市噪音数据可视化分析介绍
• 基于大数据的城市噪音数据可视化分析演示视频
• 基于大数据的城市噪音数据可视化分析演示图片
• 基于大数据的城市噪音数据可视化分析代码展示
• 基于大数据的城市噪音数据可视化分析文档展示

基于大数据的城市噪音数据可视化分析介绍

本系统《基于大数据的城市噪音数据可视化分析》是一个面向城市环境治理领域的毕业设计作品，系统核心定位在于借助大数据处理框架实现对城市噪音数据的批量存储、高效计算与多维展示。系统底层采用Hadoop HDFS作为分布式文件存储层，用于承载原始噪音监测记录及数据预处理结果；上层依托Spark计算引擎（通过SparkSession.builder创建会话）完成噪音数据的清洗、聚合、统计及分析任务，其中Spark SQL负责结构化查询与指标计算，Python端的Pandas与NumPy用于辅助实现部分数值运算和转换。后端服务同时支持Java Spring Boot与Python Django双版本实现，提供标准化的RESTful API接口，前端则采用Vue框架配合ElementUI和Echarts完成交互界面与可视化图表的渲染，数据库选用MySQL存储用户信息、系统配置及缓存分析结果。功能覆盖用户管理、大屏总览、城市噪音数据的时空分布分析、等级分布统计、超标情况判定、气象关联探索、道路来源对比以及算法洞察模块，能够满足毕设对于大数据应用和可视化展示的完整流程要求。

基于大数据的城市噪音数据可视化分析演示视频

演示视频

基于大数据的城市噪音数据可视化分析演示图片

基于大数据的城市噪音数据可视化分析代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, hour, when, count, avg, sum as _sum, max as _max, min as _min, lit
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, DoubleType, IntegerType, TimestampType
from pyspark.sql import functions as F
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json

spark = SparkSession.builder.appName("NoiseDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()

@csrf_exempt
def spatio_temporal_analysis(request):
if request.method != 'POST':
return JsonResponse({'code': 400, 'msg': '仅支持POST请求'})
req_data = json.loads(request.body)
city = req_data.get('city', '全部')
start_date = req_data.get('start_date', '2025-01-01')
end_date = req_data.get('end_date', '2025-12-31')
hdfs_path = "hdfs://namenode:9000/user/noise_data/raw_data.parquet"
df = spark.read.parquet(hdfs_path).filter(col("record_date").between(start_date, end_date))
if city != '全部':
df = df.filter(col("city") == city)
df_with_hour = df.withColumn("hour_of_day", hour(col("record_time")))
hourly_stats = df_with_hour.groupBy("city", "district", "hour_of_day").agg(avg("decibel").alias("avg_db"), _max("decibel").alias("max_db"), _min("decibel").alias("min_db"), count("id").alias("record_count")).orderBy("city", "district", "hour_of_day")
hourly_pd = hourly_stats.toPandas()
hourly_pd = hourly_pd.replace({np.nan: None})
result = hourly_pd.to_dict(orient='records')
return JsonResponse({'code': 200, 'data': result, 'total': len(result)})

@csrf_exempt
def exceed_standard_analysis(request):
if request.method != 'POST':
return JsonResponse({'code': 400, 'msg': '仅支持POST请求'})
req_data = json.loads(request.body)
standard_db = req_data.get('standard_db', 65)
hdfs_path = "hdfs://namenode:9000/user/noise_data/raw_data.parquet"
df = spark.read.parquet(hdfs_path)
df_exceed = df.withColumn("is_exceed", when(col("decibel") > standard_db, lit(1)).otherwise(lit(0)))
exceed_stats = df_exceed.groupBy("city", "district").agg(_sum("is_exceed").alias("exceed_count"), count("id").alias("total_count"), (avg(when(col("is_exceed") == 1, col("decibel")).otherwise(None))).alias("avg_exceed_db")).withColumn("exceed_rate", (col("exceed_count") / col("total_count") * 100))
daily_exceed = df_exceed.groupBy("record_date").agg(_sum("is_exceed").alias("daily_exceed_count"), count("id").alias("daily_total"), (avg(when(col("is_exceed") == 1, col("decibel")).otherwise(None))).alias("daily_avg_exceed")).filter(col("daily_exceed_count") > 0).orderBy("record_date")
exceed_pd = exceed_stats.toPandas()
exceed_pd = exceed_pd.replace({np.nan: None})
daily_pd = daily_exceed.toPandas()
daily_pd = daily_pd.replace({np.nan: None})
return JsonResponse({'code': 200, 'exceed_summary': exceed_pd.to_dict(orient='records'), 'daily_trend': daily_pd.to_dict(orient='records')})

@csrf_exempt
def source_road_analysis(request):
if request.method != 'POST':
return JsonResponse({'code': 400, 'msg': '仅支持POST请求'})
req_data = json.loads(request.body)
city = req_data.get('city', '全部')
top_n = req_data.get('top_n', 20)

hdfs_path = "hdfs://namenode:9000/user/noise_data/raw_data.parquet"
df = spark.read.parquet(hdfs_path)
if city != '全部':
df = df.filter(col("city") == city)
road_stats = df.groupBy("road_name", "road_type").agg(avg("decibel").alias("avg_db"), _max("decibel").alias("max_db"), count("id").alias("sample_count"), (avg(when(col("decibel") > 65, col("decibel")).otherwise(None))).alias("avg_exceed_db_on_road")).withColumn("exceed_ratio", (count(when(col("decibel") > 65, col("decibel"))) / count("id") * 100))
top_noisy_roads = road_stats.orderBy(col("avg_db").desc()).limit(top_n)
source_type_stats = df.groupBy("source_type").agg(avg("decibel").alias("avg_db"), _max("decibel").alias("max_db"), count("id").alias("sample_count")).orderBy(col("avg_db").desc())
road_pd = top_noisy_roads.toPandas()
road_pd = road_pd.replace({np.nan: None})
source_pd = source_type_stats.toPandas()
source_pd = source_pd.replace({np.nan: None})
return JsonResponse({'code': 200, 'top_noisy_roads': road_pd.to_dict(orient='records'), 'source_type_stats': source_pd.to_dict(orient='records')})

基于大数据的城市噪音数据可视化分析文档展示

💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐