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北京空气质量数据，下载地址

数据建模：

本次实验使用Filebeat + Ingest Nodde架构。

filebeat 配置：

数据：

Pipeline配置：

数据导入完成后诶下图所示：

可以看到数据是以小时为间隔采集的，为了便于分析，可以借助python，将小时数据聚合到天的维度。

可以看到，上边的search_query实质上是对value大于1的按天进行分桶，并使用status返回当天PM25的系列统计值，完全等价于如下DSL：

然后对上述聚合分析循环遍历，创建新的以天为维度的索引air_quality_days：

通过数据，我们首先可以从整体上看下十年来空气质量是否有好转：

1.空气质量分析 – 每年蓝天占比饼图：

这里使用了脚本动态生成到了rate_level字段，

在ManageMent–>Index Patterns中配置：

脚本内容：

配置比较简单：Options中设置：Chart Type：Bar Stacked：Percent

3.空气质量分析 – 每年蓝天占比（VB）：

以value_max的值等于100为判断依据，小于100定为Good，Panel Options 中将书剑间隔Interval设置为1y即可

4.空气质量分析 – 每月蓝天占比（VB）：

同理，将时间间隔修改为1M：

1.空气质量分析 – 2016 vs 2015 冬季雾霾天数占比（TL）

2.空气质量分析 – 2016 VS 2015 PM25最大值比较 （VB）

将 Offset series time设置为1y即可得到2015年的数据，通过Fill（0-1）和Line Width控制线的样式和透明度

3.空气质量分析 – 2016、2015年冬季雾霾天数（VB Metric）

4.空气质量分析 – 2016、2015年冬季每天空气质量情况

最后附上两个dashboard：

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版本1.0'''功能：AQI计算版本：1.0'''def cal_linear(iaqi_lo,iaqi_hi,bp_lo,bp_hi,cp): ''' 范围缩放 ''' iaqi = (iaqi_hi-iaqi_hi)*(cp-bp_lo)/(bp_hi-bp_lo) + iaqi_lo return iaqidef cal_pm_i

下午正好有点时间就把之前想做的一个工作给结束掉，之前网上搜索数据的时候发现了一个在线的数据结果，提供了一下正好需要的数据，一般的气象类网站大多只能提供未来一周的预测数据，而这个网站则可以提供未来半月的预测数据，当然，免费的版本可能颗粒度没有那么的高，不过对于一般的应用需求来说已经是足够了的。       因为整体的实

细颗粒物又称细粒、细颗粒、PM2.5。细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质（例如，重金属、微生物等），且在大气中的停留时间长、

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Rust与Go是当代系统级编程的两大主流语言，各有特色。Rust强调"零成本抽象"和编译期安全，适合高性能系统软件；Go则注重开发效率和易用性，适合云原生和分布式服务。在语法上，Rust拥有丰富的类型系统，而Go保持极简设计。内存管理方面，Rust采用所有权机制，Go依赖垃圾回收。并发模型上，Rust提供多种方案，Go以goroutine为核心。性能上Rust更优，但Go编译更快。Rust适合嵌入式、区块链等场景，Go在云原生领域优势明显。选型需权衡性能、团队技能和业务需求，二者也可协同

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