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    歐洲新冠肺炎疫情大數(shù)據(jù)可視化設計與實現(xiàn)

    2021-10-08 00:46:07錢浩東蘇有慧周軍楊晨
    計算機時代 2021年9期

    錢浩東 蘇有慧 周軍 楊晨

    摘? 要: 以歐洲疫情數(shù)據(jù)為依據(jù),從多個層面展示歐洲疫情的發(fā)展。根據(jù)9月14日歐洲新冠肺炎疫情數(shù)據(jù),利用Hive與大數(shù)據(jù)框架Hadoop對其進行處理,借助Tableau組件對歐洲9月14日疫情情況進行可視化,獲得相關可視化圖表。

    關鍵詞: 歐洲新冠肺炎; Tableau; 大數(shù)據(jù)可視化; Hadoop; Hive

    中圖分類號:TP391.4? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ? ?文章編號:1006-8228(2021)09-51-04

    Abstract: According to the European epidemic data, this paper shows the development of the epidemic in Europe from multiple levels. The epidemic data of COVID-19 in September 14th is processed by Hive and big data frame Hadoop. The epidemic data in September 14th is visualized by Tableau component to obtain the relevant visual charts.

    Key words: European COVID-19; Tableau; Big data visualization; Hadoop; Hive

    0 引言

    大數(shù)據(jù)背景下,海量數(shù)據(jù)只有被合理解讀與表達之后才能展現(xiàn)其奧秘[1-2],大數(shù)據(jù)、人工智能時代的到來,使這些設想變得可能。可視化技術可以將原始數(shù)據(jù)轉變成易于展示的文字、 圖表或圖形的形式,是體現(xiàn)數(shù)據(jù)關聯(lián)性價值最直觀的方式[3]。人們不再局限于通過關系數(shù)據(jù)表來觀察和分析數(shù)據(jù)信息, 還能以更直觀的方式看到數(shù)據(jù)及其結構關系[4]。一般而言,大數(shù)據(jù)的可視化復雜且難以理解,需要經(jīng)過抽取、清洗、轉化、挖掘 等一系列過程才能展示潛在價值信息[5]。目前,大數(shù)可視化形式主要包括文本可視化、網(wǎng)絡(圖)可視化、時空數(shù)據(jù)可視化和多維數(shù)據(jù)可視化[6],豐富多樣的可視化形式極大程度的為人們獲取關鍵信息帶來便利。

    本文通過多種類別圖形的方式來反映歐洲各國疫情數(shù)據(jù)的變化趨勢,直觀地體現(xiàn)出不同指標下的數(shù)據(jù)差異。具體來說,根據(jù)9月14日歐洲新冠肺炎疫情數(shù)據(jù),利用Hive與大數(shù)據(jù)架Hadoop對疫情數(shù)據(jù)進行處理,借助Tableau組件對歐洲9月14日疫情情況進行可視化展示,獲得了歐洲各國在不同指標下的相關圖表。

    1 可視化內容設計

    Tableau是大數(shù)據(jù)領域中常用數(shù)據(jù)可視化軟件,能夠基于海量的數(shù)據(jù)靈活、快捷地生成多種圖形,能夠將大量數(shù)據(jù)智能地轉變成各類圖表。Tableau 利用便捷的數(shù)據(jù)接口快速提取數(shù)據(jù)[7] ,能夠兼容許多主流的數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫工具,通過接口驅動進行連接,對于存儲在數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)能夠方便快捷地進行可視化。本文數(shù)據(jù)來源于百度新冠實時肺炎疫情數(shù)據(jù)[8],利用Tableau對其進行處理與展示,獲得相應的圖形。

    1.1 歐洲各國疫情柱狀圖

    下面,借助于Tableau生成歐洲各國疫情柱狀圖。從柱狀圖,可以直觀地看到各個國家確診、死亡以及治愈人數(shù),方便人們從整體上了解新冠疫情嚴重程度。

    圖1(a)中橫軸為歐洲各個具體國家,縱軸是確診人數(shù),可以看出俄羅斯、西班牙、法國、英國、意大利等國確診人數(shù)較多。圖1(b)中橫軸為歐洲各個具體國家,縱軸是死亡人數(shù),可以看出英國、意大利、法國、西班牙、俄羅斯等國死亡人數(shù)較多。圖1(c)中橫軸為歐洲各個具體國家,縱軸是治愈人數(shù),可以看出俄羅斯、德國、意大利、西班牙等國治愈人數(shù)較多。

    1.2 歐洲各國新冠疫情確診情況地理圖

    借助于Tableau軟件生成的歐洲各國新冠疫情確診、死亡、治愈情況地理圖。以地理圖形式,具體清晰地展現(xiàn)相關指標下每個國家人數(shù)的情況。顏色越深,代表人數(shù)越多。以鼠標懸浮的形式可以查看具體的國家和人數(shù)。

    就確診情況而言,從圖2(a)可以直觀地看出俄羅斯的顏色最深,其確診人數(shù)最多;其次是歐洲西南部的國家依次為西班牙、英國、法國等國。就治愈情況而言,從圖2(b)可以直觀地看出俄羅斯的顏色最深,其治愈人數(shù)最多;其次是歐洲西南部的國家依次為德國、意大利、西班牙等國。就死亡情況而言,從圖2(c)可以直觀地看出英國的顏色最深,其死亡人數(shù)最多;其他歐洲西南部的國家如法國、意大利、西班牙等國死亡人數(shù)也較多。而地圖上俄羅斯的顏色較前幾個國家淡,死亡人數(shù)較少。

    1.3 歐洲各國在確診、死亡、治愈指標下的人數(shù)氣泡圖

    下面是借助Tableau軟件生成的氣泡圖,分別是確診人數(shù)氣泡圖、治愈人數(shù)氣泡圖、死亡人數(shù)氣泡圖、現(xiàn)存確診人數(shù)氣泡圖。

    圖3中,氣泡越大代表確診人數(shù)越多,其中俄羅斯確診人數(shù)最多,為1068320人,其次是西班牙,確診人數(shù)為593730人。圖4中,氣泡越大代表治愈人數(shù)越多,其中俄羅斯確診人數(shù)最多為878700人,其次是德國,確診人數(shù)為237550人。圖5中,氣泡越大代表死亡人數(shù)越多,其中英國死亡人數(shù)最多為41637人,其次是意大利,確診人數(shù)為35624人。圖6中,氣泡越大代表現(xiàn)存確診人數(shù)越多,其中西班牙現(xiàn)存確診人數(shù)最多,為1068320人,其次是英國,現(xiàn)存確診人數(shù)為327336人。

    1.4 歐洲各國在確診、死亡、治愈、現(xiàn)存確診指標下的人數(shù)比值餅圖

    為了解在各指標下,每個國家指標人數(shù)占總額的比值,本文借助Tableau,生成確診人數(shù)總額比餅圖、治愈人數(shù)總額百分比餅圖、死亡人數(shù)總額百分比餅圖、現(xiàn)存確診人數(shù)總額百分比餅圖。

    從圖7可以看出,俄羅斯確診人數(shù)占總額百分比最多,為39.20%,其次是德國,占比為10.60%;從圖8可以看出,俄羅斯的治愈人數(shù)占總額百分比最多為25.90%,其次是西班牙,為14.39%;從圖9可以看出,英國的現(xiàn)存確診人數(shù)占總額百分比最多,為19.56%,其次為法國,為14.54%;從圖10可以看出,西班牙的死亡人數(shù)占總額百分比最多,為21.96%,其次是英國,為19.59%。

    2 系統(tǒng)架構與實現(xiàn)

    2.1 整體架構

    整體架構分為三層:數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)處理層以及數(shù)據(jù)展示層。如圖11(a)所示,數(shù)據(jù)存儲層利用Hadoop中的模塊Hdfs分布式文件存儲系統(tǒng)來進行數(shù)據(jù)存儲;數(shù)據(jù)處理層利用Hive編寫Hql來進行數(shù)據(jù)的處理;數(shù)據(jù)展示層利用Tableau連接Hive中的庫來進行圖表化的展示。

    2.2 具體實現(xiàn)

    ⑴ 數(shù)據(jù)存儲層

    通過Hdfs存儲數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲層利用Hadoop中的Hdfs分布式文件存儲系統(tǒng),將獲取的相關疫情信息進行存儲。如圖11(b),Hdfs,采用分布式設計與按塊存儲設計,可以使其存儲大量數(shù)據(jù),并且減少一定的數(shù)據(jù)傳輸時間。由于疫情數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量大的特點,所以選用Hadoop中的Hdfs模塊來進行數(shù)據(jù)存儲。

    ⑵ 數(shù)據(jù)處理層

    通過Hive進行數(shù)據(jù)處理。對于獲取的新冠疫情數(shù)據(jù),我們依舊需要進行處理,來刪選出我們所需要的重要字段。Hadoop里的MapReduce是大數(shù)據(jù)離線計算框架,能夠對Hdfs上的數(shù)據(jù)進行讀取、清洗、聚合,從而獲得所需要的干凈數(shù)據(jù)。圖11為Hive具體架構圖。

    Hive是數(shù)據(jù)倉庫工具,如圖11(c),Hive的底層運行的依舊是MapReduce,它能夠將Hdfs上數(shù)據(jù)通過編寫類SQL語句,通過解釋器、編譯器、優(yōu)化器、執(zhí)行器轉化成MapReducer程序,進行自定義處理與清洗。本系統(tǒng)將Hdfs上的疫情數(shù)據(jù)通過HQL語句來篩選出歐洲各國的疫情信息,然后再存儲到Hdfs上,方便通過Hive來查看數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)處理完成后,獲取到相應字段如表1所示,以及對應的數(shù)據(jù)。

    ⑶ 數(shù)據(jù)展示層

    本文通過Tableau與相關ODBC驅動連接Hive,將Hive中處理過后的數(shù)據(jù),按照確診、死亡、治愈、現(xiàn)存確診人數(shù)指標生成對應指標下的柱狀圖、地理圖、氣泡圖和相關人數(shù)總額比值餅圖。數(shù)據(jù)展示層以多種形式的圖形,從多個角度展示歐洲各國疫情情況,做到了真正意義上的數(shù)據(jù)可視化。

    3 結束語

    大數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)以圖表形式進行展示,提高數(shù)據(jù)的可讀性。本系統(tǒng)借助Tableau以及Hadoop和Hive大數(shù)據(jù)框架,對歐洲各國的疫情數(shù)據(jù)實現(xiàn)了可視化,生成相關柱狀圖、地理圖、氣泡圖以及餅圖,方便直觀了解歐洲疫情,對從事歐洲相關活動的人們做好疫情防控起到至關重要的作用。

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    [8] 百度新冠肺炎實時數(shù)據(jù):http://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia.

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