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文章包含：项目选题 + 项目展示图片 （必看）

依托 Hadoop 大数据平台，基于 Hive 数据仓库对不同城市不同时间的气象数据进行分析。在可视化平台上对分析结果进行可视化展示。首先运用 Python 技术爬取气象网站得到气象数据，爬取的数据存储通过 sqoop 或者 hdfs 命令将本地文件传输至 HDFS 文件系统。基于 Hive 数据仓库和 HiveSQL工具、Spark实时计算框架对数据进行分析。运用 Sqoop 数据迁移工具，将分析完成的数据迁移至 MySQL 数据库。最后，以各种技术构建可视化平台，将分析结果以可视化的形式进行展示。大概27000条数据

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 准备数据
# 假设有一些输入特征 X 和对应的天气情况标签 Y
X = np.array([[30, 25, 10], [32, 28, 15], [20, 18, 5], [15, 10, 2], [22, 20, 8]])
Y = np.array([1, 1, 0, 0, 1])  # 1 代表晴天，0 代表雨天

# 构建深度学习模型
model = models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(3,)),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=1)

# 使用训练好的模型进行预测
new_data = np.array([[25, 22, 12]])  # 新的天气特征
prediction = model.predict(new_data)
print("预测结果：", prediction)