企业官网建设流程全解析

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// 读取CSV数据 DatasetRow weatherData spark.read() .option(header, true) .option(inferSchema, true) .csv(path/to/southwest_weather.csv); // 数据清洗 weatherData weatherData.na().drop() .filter(col(temperature).isNotNull() .and(col(humidity).isNotNull()) .and(col(precipitation).isNotNull()));数据分析处理实现温度、降水和湿度等关键指标的分析计算。// 温度统计分析 DatasetRow tempStats weatherData.agg( avg(temperature).as(avg_temp), max(temperature).as(max_temp), min(temperature).as(min_temp) ); // 按地区分组统计降水 DatasetRow precipByRegion weatherData.groupBy(region) .agg(sum(precipitation).as(total_precip)) .orderBy(desc(total_precip)); // 湿度异常检测 DatasetRow humidityOutliers weatherData.filter( col(humidity).lt(30).or(col(humidity).gt(90)) );SpringBoot集成与API暴露通过REST API提供分析结果查询接口。RestController RequestMapping(/api/weather) public class WeatherController { Autowired private SparkService sparkService; GetMapping(/stats) public ResponseEntityMapString, Object getWeatherStats() { MapString, Object stats sparkService.getTemperatureStats(); return ResponseEntity.ok(stats); } GetMapping(/precipitation) public ResponseEntityListPrecipitationDTO getPrecipitationByRegion() { ListPrecipitationDTO results sparkService.getPrecipitationAnalysis(); return ResponseEntity.ok(results); } }可视化数据处理准备前端可视化所需的数据格式。public ListMapString, Object prepareChartData(DatasetRow dataset) { ListRow rows dataset.collectAsList(); ListMapString, Object chartData new ArrayList(); for (Row row : rows) { MapString, Object dataPoint new HashMap(); dataPoint.put(region, row.getAs(region)); dataPoint.put(value, row.getAs(total_precip)); chartData.add(dataPoint); } return chartData; }批处理调度配置定时分析任务。Configuration EnableScheduling public class BatchConfig { Scheduled(cron 0 0 2 * * ?) // 每天凌晨2点执行 public void dailyAnalysisJob() { sparkService.runDailyAnalysis(); } }关键依赖配置确保pom.xml包含必要的依赖项dependency groupIdorg.apache.spark/groupId artifactIdspark-core_2.12/artifactId version3.1.2/version /dependency dependency groupIdorg.apache.spark/groupId artifactIdspark-sql_2.12/artifactId version3.1.2/version /dependency dependency groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-web/artifactId /dependency性能优化建议使用Spark缓存机制对频繁访问的数据集进行缓存合理设置并行度参数提高处理效率考虑使用Spark Structured Streaming处理实时天气数据流对大规模历史数据采用分区存储策略基于SpringBoot和Spark的西南天气数据分析系统设计系统架构设计采用SpringBoot作为后端框架Spark负责大数据处理MySQL或PostgreSQL作为关系型数据库存储结构化数据HDFS用于存储原始天气数据后端技术栈SpringBoot 2.7.xSpark 3.2.xSpring Data JPA/MyBatisSpring Security可选前端技术栈可选Vue.js/ReactECharts/Highcharts数据库设计气象站基础表CREATE TABLE weather_station ( station_id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, station_name VARCHAR(100) NOT NULL, province VARCHAR(50) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, district VARCHAR(50), longitude DECIMAL(10,6), latitude DECIMAL(10,6), altitude DECIMAL(10,2), setup_date DATE );实时气象数据表CREATE TABLE realtime_weather ( id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, station_id VARCHAR(20), observation_time DATETIME NOT NULL, temperature DECIMAL(5,2), humidity DECIMAL(5,2), wind_speed DECIMAL(5,2), wind_direction INT, precipitation DECIMAL(7,2), pressure DECIMAL(7,2), visibility DECIMAL(7,2), FOREIGN KEY (station_id) REFERENCES weather_station(station_id), INDEX idx_station_time (station_id, observation_time) );历史统计数据表CREATE TABLE historical_stats ( id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, station_id VARCHAR(20), stat_date DATE NOT NULL, max_temp DECIMAL(5,2), min_temp DECIMAL(5,2), avg_temp DECIMAL(5,2), total_precip DECIMAL(7,2), FOREIGN KEY (station_id) REFERENCES weather_station(station_id), INDEX idx_station_date (station_id, stat_date) );Spark数据处理设计数据预处理val rawData spark.read.format(csv) .option(header, true) .load(hdfs://namenode:8020/weather/raw/*.csv) val cleanedData rawData.na.drop() .withColumn(temperature, $temperature.cast(double)) .withColumn(observation_time, to_timestamp($observation_time, yyyy-MM-dd HH:mm:ss))统计分析val dailyStats cleanedData.groupBy( date_format($observation_time, yyyy-MM-dd).alias(stat_date), $station_id ) .agg( max($temperature).alias(max_temp), min($temperature).alias(min_temp), avg($temperature).alias(avg_temp), sum($precipitation).alias(total_precip) )SpringBoot集成Spark配置类Configuration public class SparkConfig { Value(${spark.master}) private String master; Bean public SparkSession sparkSession() { return SparkSession.builder() .appName(WeatherAnalysis) .master(master) .getOrCreate(); } }服务层示例Service public class WeatherAnalysisService { Autowired private SparkSession sparkSession; public DatasetRow analyzeTemperatureTrend(String province, String startDate, String endDate) { DatasetRow df sparkSession.sql( SELECT date_format(observation_time, yyyy-MM-dd) as day, avg(temperature) as avg_temp FROM weather_data WHERE province province AND observation_time BETWEEN startDate AND endDate GROUP BY day ORDER BY day ); return df; } }系统测试方案单元测试SpringBootTest public class WeatherServiceTest { Autowired private WeatherService weatherService; Test public void testGetStationById() { WeatherStation station weatherService.getStationById(C5678); assertNotNull(station); assertEquals(昆明, station.getCity()); } }Spark作业测试class WeatherAnalysisSpec extends SparkSessionSpec { WeatherAnalysis should calculate correct daily stats in { val testDF Seq( (2023-01-01 08:00:00, C1234, 12.5), (2023-01-01 14:00:00, C1234, 18.2), (2023-01-01 20:00:00, C1234, 15.0) ).toDF(observation_time, station_id, temperature) val result WeatherAnalysis.computeDailyStats(testDF) result.collect() should have length 1 result.select(avg_temp).first().getDouble(0) shouldBe 15.23 - 0.01 } }性能测试使用JMeter模拟高并发查询请求测试Spark作业在不同数据量下的执行时间监控系统资源使用情况CPU、内存、磁盘I/O部署方案开发环境本地运行Spark单机模式MySQL数据库SpringBoot内嵌Tomcat生产环境Hadoop/Spark集群高可用数据库集群SpringBoot部署在Tomcat或使用Docker容器化Nginx负载均衡监控方案Prometheus Grafana监控系统指标ELK日志收集分析Spark History Server监控作业执行情况