随着城市化进程加速和工业发展，空气污染问题日益凸显。开发和实施空气质量预测与大数据分析系统，对环境保护和公共健康具有重要意义。本设计结合大数据技术栈Hadoop、Spark与Hive，构建了一套完整的空气质量大数据预测与分析可视化平台。
系统架构设计：整个系统采用分层架构，底层数据采集层通过API和传感器网络收集包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等空气质量指标，以及温度、湿度、风速等气象数据。数据处理层借助Hadoop的HDFS实现海量数据的可靠存储，并利用Hive构建数据仓库，支持高效的数据查询与聚合操作。计算分析层采用Spark框架，利用其内存计算和并行处理能力，实现空气质量数据的实时流处理和批量分析；在预测模型方面，集成了时间序列分析、回归算法和机器学习模型（如随机森林、LSTM神经网络），对未来空气质量进行精准预测。数据可视化层通过Web前端技术（如ECharts、D3.js）将分析结果以折线图、热力图、散点图等形式直观展示，支持多维度数据钻取和交互式查询。
系统功能模块包括：数据采集与预处理模块，负责数据的清洗、去噪和格式标准化；数据存储与管理模块，基于Hive实现数据的分区、分桶和索引优化；数据分析与预测模块，运用Spark MLlib构建和训练预测模型，并通过交叉验证优化模型参数；可视化展示模块，提供空气质量实时监测、历史趋势分析、污染源追溯和预测结果展示等功能。
在实现过程中，我们注重系统的可扩展性和性能优化。例如，通过Spark的弹性分布式数据集（RDD）和DataFrame API提高数据处理效率；利用Hive的分区技术加速查询；采用Kafka作为消息队列，保障数据采集的实时性。系统测试表明，在模拟大规模数据场景下，预测准确率达到85%以上，且可视化界面响应迅速，用户体验良好。
本文档（lw）详细阐述了系统需求分析、架构设计、核心算法、实现细节与测试结果。配套的PPT用于毕业设计答辩，重点展示系统设计思路、技术选型理由和成果演示。源码遵循模块化设计原则，包含数据采集、处理、分析与可视化的完整实现，注释清晰，便于理解和二次开发。
本系统的创新点在于：融合多种大数据技术，构建端到端的空气质量分析解决方案；结合传统统计方法与深度学习模型，提升预测精度；设计直观的可视化界面，使复杂数据易于理解。该系统不仅可作为计算机专业毕业设计的典型案例，也为环境监测部门提供了实用的技术参考，具有较高的应用价值。
