大数据毕业设计选题推荐-污水处理大数据平台-Hadoop-Spark-Hive

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文章目录

  • 一、前言
  • 二、开发环境
  • 三、系统界面展示
  • 四、代码参考
  • 五、论文参考
  • 六、系统视频
  • 结语

一、前言

随着工业化和城市化的快速发展,污水排放问题日益严重。为了管理和治理污水问题,建立基于大数据的污水处理大数据平台显得尤为重要。此平台可帮助我们实现对排放总量、行业污水排放量、行业氧化亚氮排放量、各行业氯苯排放量等关键指标的统计和分析,进而为污水处理和环境治理提供科学依据。

尽管目前已经有一些污水处理和排放统计的方法和技术,但它们往往存在一些问题。首先,许多方法仅能提供单一的排放量或处理量数据,无法对数据进行多种维度的分析。其次,这些方法往往缺乏实时性,无法及时反映污水处理和排放的实时情况。再次,很多方法无法对数据进行挖掘,无法揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势。

本课题旨在建立一个基于大数据的污水处理大数据平台,以解决现有方法存在的问题。平台将实现对各类数据的采集、整合和分析,提供多种数据可视化工具,帮助研究人员和决策者更好地理解和处理污水问题。同时,该平台还将提供实时数据监测和预警功能,以便及时发现和处理污水排放和处理的异常情况。

本课题的研究意义在于推动大数据技术在污水处理领域的应用,提升污水处理和管理的效率和效果。通过建立基于大数据的污水处理大数据平台,我们将能够更好地理解和利用数据,为污水处理和环境治理提供科学依据,从而增进环境保护和可持续发展。同时,此研究还将为其他领域提供一种新的数据管理和分析模式,推动各行业的智能化和绿色化发展。

二、开发环境

  • 大数据技术:Hadoop、Spark、Hive
  • 开发技术:Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习
  • 软件工具:Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机

三、系统界面展示

  • 污水处理大数据平台界面展示:
    污水处理大数据平台
    污水处理大数据平台-排放构成
    污水处理大数据平台-各行业氧化亚氮排放量统计
    污水处理大数据平台-氯苯排放汇总表
    污水处理大数据平台-各行业氯苯排放量统计
    污水处理大数据平台-行业污水排放量统计

四、代码参考

  • 大数据项目实战代码参考:
class EMSAS():def __init__(self, window):self.window = window''' 菜单栏初始化'''menu_root = tkinter.Menu(self.window)  # 创建根菜单self.window['menu'] = menu_root  # 顶级菜单关联根窗体menu1 = tkinter.Menu(menu_root, tearoff=False)  # 创建子菜单meun2 = tkinter.Menu(menu_root, tearoff=False)meun3 = tkinter.Menu(menu_root, tearoff=False)menu1.add_command(label='打开',command = self.openFileDialog)  # 子菜单栏menu1.add_command(label='保存')meun2.add_command(label='地表水标准', command=self.openGB3838)  # 子菜单栏meun2.add_command(label='地下水标准', command=self.openGB14848)meun3.add_command(label='地表水点位', command=self.openSites)  # 子菜单栏meun3.add_command(label='地下水点位', command=self.openSites)menu_root.add_cascade(label='文件', menu = menu1)  # 创建顶级菜单栏,并关联子菜单menu_root.add_cascade(label='标准配置', menu=meun2)menu_root.add_cascade(label='点位配置', menu=meun3)menu_root.add_cascade(label='关于')menu_root.add_command(label='退出', command = self.window.quit)self.frame_u = Frame(width=706, height=100, relief=RAISED,borderwidth=1)self.frame_l = Frame(width=350, height=300,  relief=RAISED,borderwidth=1)self.frame_r = Frame(width=350, height=300,   relief=RAISED,borderwidth=1)  #relief=RAISED,self.frame_b = Frame(width=706, height=270, relief=RAISED,bg='blue',  borderwidth=1)self.frame_u.grid(row=0, column=0, rowspan=1, columnspan=2, padx=2, pady=2)self.frame_l.grid(row=1, column=0, rowspan=1, columnspan=1, padx=2, pady=2)self.frame_r.grid(row=1, column=1, rowspan=1, columnspan=1, padx=2, pady=2)self.frame_b.grid(row=2, column=0, rowspan=1, columnspan=2, padx=2, pady=2)self.frame_u.grid_propagate(0)    #固定容器大小self.frame_l.grid_propagate(0)self.frame_r.grid_propagate(0)self.frame_b.grid_propagate(0)self.openfile_button = Button(self.frame_u, text="打开Excel文件",  # bg="lightblue",command=self.openFileDialog, pady=2, bd=5,relief=RAISED,font=(fontType_Arial, fontsize_M))  # 调用内部方法  加()为直接调用self.openfile_button.grid(row=0, column=0,columnspan = 2,sticky=W)self.filename_label = Label(self.frame_u, pady=1, text="")self.filename_label.grid(row=1, column=0,sticky=W)self.filename_out_label = Label(self.frame_u,pady=1, text="")self.filename_out_label.grid(row=2, column=0,sticky=W)self.surfaceW_label = Label(self.frame_l, text="地表水水质类别与超标情况判断", font=(fontType_Arial, fontsize_M))self.surfaceW_label.grid(row=1, column=1, rowspan=1, columnspan=5,pady=35)self.surfaceW_v = IntVar()self.surfaceW_site_rb = Radiobutton(self.frame_l, text='使用已配置点位信息', variable=self.surfaceW_v, value=1,font=(fontType_Arial, fontsize_M),command=self.changeselect)self.surfaceW_site_rb.grid(row=2, column=1, rowspan=1, columnspan=2,pady=5,sticky=E)self.surfaceW_v.set(1)  # 默认值为1,选中状态self.surfaceW_site_rb = Radiobutton(self.frame_l, text='河 流', variable=self.surfaceW_v, value=2,font=(fontType_Arial, fontsize_M),command=self.changeselect)self.surfaceW_site_rb.grid(row=3, column=1, rowspan=1, columnspan=1,pady=5 ,sticky=E)self.surfaceW_lk_rb = Radiobutton(self.frame_l, text='湖 库', variable=self.surfaceW_v, value=3,font=(fontType_Arial, fontsize_M),command=self.changeselect)self.surfaceW_lk_rb.grid(row=3, column=2, rowspan=1, columnspan=1,pady=5,sticky=W)self.SurEva_button = Button(self.frame_l, text="  GB3838判定类别与超标情况  ",  font=(fontType_Arial, fontsize_M),command=self.surfaceW_EVA, pady=1, bd=5)  # 调用内部方法  加()为直接调用self.SurEva_button.grid(row=4, column=1,rowspan=1, columnspan=5, pady=25)'''  frame right '''self.underW_label = Label(self.frame_r, text="地下水水质类别与超标情况判断", font=(fontType_Arial, fontsize_M))self.underW_label.grid(row=1, column=1, rowspan=1, columnspan=5,pady=35)self.underW_v = IntVar()self.underW_site_rb = Radiobutton(self.frame_r, text='使用已配置点位信息', variable=self.underW_v, value=1,font=(fontType_Arial, fontsize_M),command=self.changeselect)self.underW_site_rb.grid(row=2, column=1, rowspan=1, columnspan=2,pady=5)self.underW_v.set(1)  # 默认值为1,选中状态self.underW_site_rb = Radiobutton(self.frame_r, text='不使用已配置点位信息', variable=self.underW_v, value=2,font=(fontType_Arial, fontsize_M),command=self.changeselect)self.underW_site_rb.grid(row=3, column=1, rowspan=1, columnspan=2,pady=5)self.UnderEva_button = Button(self.frame_r, text="  GB/T14848判定类别与超标情况  ", font=(fontType_Arial, fontsize_M),command=self.underW_EVA, pady=1, bd=5)  # 调用内部方法  加()为直接调用self.UnderEva_button.grid(row=4, column=1,rowspan=1, columnspan=5, pady=25)'''  frame bottom '''self.log_data_Text = Text(self.frame_b,width=98,font=(fontType_Arial, fontsize_S)) self.log_data_Text.grid(row=6, column=1,columnspan=1,sticky=tkinter.E+tkinter.W)  #, rowspan=1, columnspan=15, padx=1, pady=1)scroll = tkinter.Scrollbar(self.frame_b,width=20)# 放到窗口的右侧, 填充Y竖直方向scroll.grid(row=6, column=2, sticky=tkinter.N+tkinter.S)# 两个控件关联scroll.config(command=self.log_data_Text.yview)self.log_data_Text.config(yscrollcommand=scroll.set)self.write_log_to_Text("----注意事项-------\n1.请确保打开的Excel首行为标题行,第二行始为数据行.\n2.如果使用配置好的点位信息,请确保点位列使用 '监测点位、断面名称、点位名称、所属断面'之一'.\n3.生成的文件位于打开的文件同一目录.")self.write_log_to_Text(loadSiteGB)old = sys.stdout  # 将当前系统输出储存到一个临时变量中if log_to_file == '1':print(log_to_file)menu_root = open('.\\logs\\' + self.get_current_time2() + '.log', 'w')sys.stdout = menu_root  # 输出重定向到文件else:sys.stdout = old# 设置窗口def set_window(self):self.window.title("水环境质量评价软件(WEQAS)V1.0")  # 窗口名# self.window.geometry('320x160+10+10')                         #290 160为窗口大小,+10 +10 定义窗口弹出时的默认展示位置self.window.geometry('715x688+200+200')  # w*h+/-x+/-y# self.window.resizable(0, 0)# self.window["bg"] = "yellow"  # 窗口背景色,其他背景色见:blog.csdn.net/chl0000/article/details/7657887self.window.attributes("-alpha", 0.995)  # 虚化,值越小虚化程度越高# 功能函数def changeselect(self):passdef surfaceW_EVA(self):global filefrom_df,sitesInfo_df,GB3838_reg_df, GB3838_df,filenamefrompanit_surf = []if filenamefrom == '':returnif (self.surfaceW_v.get() == 1):  # 用已配置点位信息表colNames = filefrom_df.columns.tolist()if '断面名称' in colNames:siteCol = '断面名称'elif '监测点位' in colNames:siteCol = '监测点位'elif '点位名称' in colNames:siteCol = '点位名称'elif '所属断面' in colNames:siteCol = '所属断面'else:self.write_log_to_Text('Error:' + "在您输入的Excel中未找到点位列,请确保点位列使用 '监测点位、断面名称、点位名称、所属断面'之一,并确保首行为标题行! ")returnprint('点位数量:'+str(filefrom_df.shape[0]))for i in range(filefrom_df.shape[0]):df_m_1l = filefrom_df.iloc[i, :]  # pd.SeriessiteName = df_m_1l[siteCol]# print('sitesInfo_df=',sitesInfo_df)if siteName in sitesInfo_df.index.tolist():targetClass = sitesInfo_df.loc[siteName, '考核级别']  # one行,a列siteType = sitesInfo_df.loc[siteName, '断面类型']  # one行,a列if siteType == '湖库':lake = 1else:lake = 0cls, overtimessites , cls_of_item, sucessedReg = siteEval(GB3838_reg_df, GB3838_df, siteName, 0, df_m_1l, int(typeCover(targetClass)), lake)print('cls, overtimessites ', cls, overtimessites)# print(df_sur_city.columns)filefrom_df.loc[i, '水质类别'] = typeCover(cls)filefrom_df.loc[i, '超标情况'] = overtimessites[ClassPerIteminRow.append(i) for ClassPerIteminRow in cls_of_item]panit_surf.extend(cls_of_item)print(sucessedReg)if len(eval(sucessedReg[sucessedReg.find('['):sucessedReg.find(']') + 1])) > 0:self.write_log_to_Text('Warning' + sucessedReg)elif len(eval(sucessedReg[sucessedReg.find('['):sucessedReg.find(']') + 1])) == 0:self.write_log_to_Text('INFO' + sucessedReg)elif (self.surfaceW_v.get() == 2):  # 不用已配置点位信息表,全部点位都是河流断面for i in range(filefrom_df.shape[0]):df_m_1l = filefrom_df.iloc[i, :]  # pd.Seriescls, overtimessites, cls_of_item, sucessedReg = siteEval(GB3838_reg_df, GB3838_df, '', 0,df_m_1l,3, 0) # 默认类别为 targetClass = 3filefrom_df.loc[i, '水质类别'] = typeCover(cls)filefrom_df.loc[i, '超标情况'] = overtimessites[ClassPerIteminRow.append(i) for ClassPerIteminRow in cls_of_item]panit_surf.extend(cls_of_item)if len(eval(sucessedReg[sucessedReg.find('['):sucessedReg.find(']') + 1])) > 0:self.write_log_to_Text('Warning' + sucessedReg)elif len(eval(sucessedReg[sucessedReg.find('['):sucessedReg.find(']') + 1])) == 0:self.write_log_to_Text('INFO' + sucessedReg)elif (self.surfaceW_v.get() == 3):  # 不用已配置点位信息表,全部点位都是湖库for i in range(filefrom_df.shape[0]):df_m_1l = filefrom_df.iloc[i, :]  # pd.Seriescls, overtimessites, cls_of_item, sucessedReg = siteEval(GB3838_reg_df, GB3838_df, '', 0, df_m_1l, 3,1)  # 默认类别为 targetClass = 3filefrom_df.loc[i, '水质类别'] = typeCover(cls)filefrom_df.loc[i, '超标情况'] = overtimessites[ClassPerIteminRow.append(i) for ClassPerIteminRow in cls_of_item]panit_surf.extend(cls_of_item)if len(eval(sucessedReg[sucessedReg.find('['):sucessedReg.find(']') + 1])) > 0:self.write_log_to_Text('Warning' + sucessedReg)elif len(eval(sucessedReg[sucessedReg.find('['):sucessedReg.find(']') + 1])) == 0:self.write_log_to_Text('INFO' + sucessedReg)filefrom_df.to_excel(filenamefrom[0:filenamefrom.find('.')] + '_Evaluated.xlsx', index=False)book = openpyxl.load_workbook(filenamefrom[0:filenamefrom.find('.')] + '_Evaluated.xlsx')sheets = book.sheetnames  # 获取全部sheetws = book[sheets[0]]for item in panit_surf:  # openpyxl 读写单元格时,单元格的坐标位置起始值是(1,1),并且第一行为标题,故第一行数据加2ws.cell(item[2] + 2, item[0] + 1).fill = PatternFill(fill_type='solid', fgColor=getFgColor(item[1]))book.save(filenamefrom[0:filenamefrom.find('.')] + '_Evaluated.xlsx')self.filename_out_label.config(text="输出的文件:" + filenamefrom[0:filenamefrom.find('.')] + '_Evaluated.xlsx')try:os.startfile(r''+filenamefrom[0:filenamefrom.find('.')] + '_Evaluated.xlsx')  # windows下成功打开excelexcept:print('系统没有自动打开文件的工具')returndef underW_EVA(self):global filefrom_df, sitesInfo_df, GBT14848_df, filenamefrompanit_surf = []if filenamefrom == '':returnif (self.underW_v.get() == 1):  # 用已配置点位信息表colNames = filefrom_df.columns.tolist()if '断面名称' in colNames:siteCol = '断面名称'elif '监测点位' in colNames:siteCol = '监测点位'elif '点位名称' in colNames:siteCol = '点位名称'else:self.write_log_to_Text('Error:' + "在您输入的Excel中未找到点位列,请确保点位列使用 '断面名称'或'监测点位'或'点位名称'之一 ")returnfor i in range(filefrom_df.shape[0]):df_m_1l = filefrom_df.iloc[i, :]  # pd.SeriessiteName = df_m_1l[siteCol]  # 或者叫监测点位、点位名称# print('sitesInfo_df=', sitesInfo_df)if siteName in sitesInfo_df.index.tolist():targetClass = sitesInfo_df.loc[siteName, '考核级别']  # one行,a列cls, overtimessites, cls_of_item,sucessedReg = siteEval_underwater(GBT14848_df[GBT14848_df['是否评价'] == 1], GBT14848_df, siteName, 0,df_m_1l, int(typeCover(targetClass)))filefrom_df.loc[i, '水质类别'] = typeCover(cls)filefrom_df.loc[i, '超标情况'] = overtimessites[ClassPerIteminRow.append(i) for ClassPerIteminRow in cls_of_item]panit_surf.extend(cls_of_item)if len(eval(sucessedReg[sucessedReg.find('['):sucessedReg.find(']') + 1])) > 0:self.write_log_to_Text('Warning' + sucessedReg)elif len(eval(sucessedReg[sucessedReg.find('['):sucessedReg.find(']') + 1])) == 0:self.write_log_to_Text('INFO' + sucessedReg)elif (self.underW_v.get() == 2):  # 不用已配置点位信息表for i in range(filefrom_df.shape[0]):df_m_1l = filefrom_df.iloc[i, :]  # pd.Seriescls, overtimessites, cls_of_item, sucessedReg = siteEval_underwater(GBT14848_df[GBT14848_df['是否评价'] == 1], GBT14848_df, '', 0,df_m_1l, 3) # 默认类别为 targetClass = 3filefrom_df.loc[i, '水质类别'] = typeCover(cls)filefrom_df.loc[i, '超标情况'] = overtimessites[ClassPerIteminRow.append(i) for ClassPerIteminRow in cls_of_item]panit_surf.extend(cls_of_item)if len(eval(sucessedReg[sucessedReg.find('['):sucessedReg.find(']')+1]))>0:self.write_log_to_Text('Warning' + sucessedReg)elif len(eval(sucessedReg[sucessedReg.find('['):sucessedReg.find(']')+1]))==0:self.write_log_to_Text('INFO' + sucessedReg)filefrom_df.to_excel(filenamefrom[0:filenamefrom.find('.')] + '_Evaluated.xlsx', index=False)book = openpyxl.load_workbook(filenamefrom[0:filenamefrom.find('.')] + '_Evaluated.xlsx')sheets = book.sheetnames  # 获取全部sheetws = book[sheets[0]]for item in panit_surf:  # openpyxl 读写单元格时,单元格的坐标位置起始值是(1,1),并且第一行为标题,故第一行数据加2ws.cell(item[2] + 2, item[0] + 1).fill = PatternFill(fill_type='solid', fgColor=getFgColor(item[1]))book.save(filenamefrom[0:filenamefrom.find('.')] + '_Evaluated.xlsx')self.filename_out_label.config(text="输出的文件:" + filenamefrom[0:filenamefrom.find('.')] + '_Evaluated.xlsx')try:os.startfile(r'' + filenamefrom[0:filenamefrom.find('.')] + '_Evaluated.xlsx')  # windows下成功打开excelexcept:print('----系统没有自动打开文件的工具----')return# 获取当前时间def get_current_time(self):current_time = time.strftime('%y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))return current_timedef get_current_time2(self):current_time = time.strftime('%Y%m%d%H%M%S', time.localtime(time.time()))return current_time# 日志动态打印def write_log_to_Text(self, logmsg):global LOG_LINE_NUMcurrent_time = self.get_current_time()if LOG_LINE_NUM == 0:logmsg_in = " " + str(logmsg) + "\n"  # 换行else: logmsg_in = str(current_time) + " " + str(logmsg) + "\n"  # 换行if LOG_LINE_NUM <= 50:self.log_data_Text.insert(END, logmsg_in)LOG_LINE_NUM = LOG_LINE_NUM + 1else:self.log_data_Text.delete(1.0, 2.0)self.log_data_Text.insert(END, logmsg_in)if logmsg.find('Error')>-1:messagebox.showerror('出错了',logmsg)elif logmsg.find('Warning')>-1:messagebox.showwarning('请注意', logmsg)def openFileDialog(self):"打开对话框,参数与保存对话框相同.略"global filefrom_df,filenamefromself.filename = askopenfilename(filetypes=filetype)self.filename_label.config(text="打开的文件:" + self.filename)if self.filename:filefrom_df = pd.read_excel(self.filename, keep_default_na=False, header=0)filenamefrom = self.filenameelse:pass# print(self.filename)def openGB3838(self):try:filepath = os.path.join('./staticData', 'GB3838-2002-t1.xls')os.startfile(filepath)  # windows下打开地表水标准配置文件except:print('----未找到关于地表水标准的配置文件,请确认已经正确创建----')self.log_data_Text.insert(END, '未找到关于地表水标准的配置文件,请确认已经正确创建')returndef openGB14848(self):try:filepath = os.path.join('./staticData', 'GBT14848-2017-t1.xls')os.startfile(filepath)  # windows下打开地下水标准配置文件except:print('----未找到关于地下水标准的配置文件,请确认已经正确创建----')self.log_data_Text.insert(END, '未找到关于地下水标准的配置文件,请确认已经正确创建')returndef openSites(self):try:filepath = os.path.join('./staticData', 'sitesInfo.xls')os.startfile(filepath)  # windows下打开地表水标准配置文件except:print('----未找到关于地下水标准的配置文件,请确认已经正确创建----')self.log_data_Text.insert(END, '未找到关于地下水标准的配置文件,请确认已经正确创建')returndef gui_start():window = Tk()  # 实例化出一个父窗口ZMJ_PORTAL = EMSAS(window)# 设置根窗口默认属性ZMJ_PORTAL.set_window()window.mainloop()  # 父窗口进入事件循环,可以理解为保持窗口运行,否则界面不展示if __name__ == "__main__":gui_start()

五、论文参考

  • 计算机毕业设计选题推荐-污水处理大数据平台论文参考:
    计算机毕业设计选题推荐-污水处理大数据平台论文参考

六、系统视频

污水处理大数据平台项目视频:

大数据毕业设计选题推荐-污水处理大数据平台-Hadoop

结语

大数据毕业设计选题推荐-污水处理大数据平台-Hadoop-Spark-Hive
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通过一个实例基本布局管理&#xff0c;演示QHBoxLayout类、QVBoxLayout类及QGridLayout类效果 本实例共用到四个布局管理器&#xff0c;分别是 LeftLayout、RightLayout、BottomLayout和MainLayout。 在源文件“dialog.cpp”具体代码如下&#xff1a; 运行效果&#xff1a; Se…

Redis的内存淘汰策略分析

概念 LRU 是按访问时间排序&#xff0c;发生淘汰的时候&#xff0c;把访问时间最久的淘汰掉。LFU 是按频次排序&#xff0c;一个数据被访问过&#xff0c;把它的频次 1&#xff0c;发生淘汰的时候&#xff0c;把频次低的淘汰掉。 几种LRU策略 以下集中LRU测率网上有很多&am…

浙江大学漏洞报送证书

获取来源&#xff1a;edusrc&#xff08;教育漏洞报告平台&#xff09; url&#xff1a;主页 | 教育漏洞报告平台 兑换价格&#xff1a;20金币 获取条件&#xff1a;提交浙江大学任意中危或以上级别漏洞

selenium xpath定位

selenium-xpath定位 <span style"background-color:#2d2d2d"><span style"color:#cccccc"><code class"language-javascript">element_xpath <span style"color:#67cdcc"></span> driver<span styl…

在gitlab中指定自定义 CI/CD 配置文件

文章目录 1. 介绍2. 配置操作3. 配置场景3.1 CI/CD 配置文件在当前项目step1&#xff1a;在当前项目中创建目录&#xff0c;编写流水线文件存放在该目录中step2&#xff1a;在当前项目中配置step3&#xff1a;运行流水线测试 3.2 CI/CD 配置文件位于外部站点上step1&#xff1a…

掌动智能性能压力测试优势有哪些

企业通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。本文将介绍性能压力测试的价值及主要优势! 一、性能压力测试的价值 1、评估系统能力&#xff1a;有助于参数的基准测试&#xff0c;可以度量系统的响应时间;还有助于检查系统是否可…

OpenCV-Python小应用(九):通过灰度直方图检测图像异常点

OpenCV-Python小应用&#xff08;九&#xff09;&#xff1a;通过灰度直方图检测图像异常点 前言前提条件相关介绍实验环境通过灰度直方图检测图像异常点代码实现输出结果 参考 前言 由于本人水平有限&#xff0c;难免出现错漏&#xff0c;敬请批评改正。更多精彩内容&#xff…