format

spark/aqi_now_analyse.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from pyspark.sql.types import IntegerType, FloatType
+from pyspark.sql.types import FloatType
 
 from client import spark_app
 from data.data import data_now_hdfs, mysql_jdbc_uri, mysql_jdbc_prop

spark/client.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import os
+
 os.environ["JAVA_HOME"] = "/opt/modules/jdk1.8.0_212"
 os.environ["YARN_CONF_DIR"] = "/usr/hdp/2.6.3.0-235/hadoop-yarn/etc/hadoop/"
 

spark/rain_24h_analyse.py

@@ -1,5 +1,5 @@
-from pyspark.sql.types import DecimalType
 from pyspark.sql import functions
+from pyspark.sql.types import DecimalType
 
 from client import spark_app
 from data.data import data_hour_hdfs, mysql_jdbc_uri, mysql_jdbc_prop

spark/tem_2024_analyse.py

@@ -1,12 +1,12 @@
-from pyspark.sql.types import IntegerType
 from pyspark.sql import functions
+from pyspark.sql.types import IntegerType
 
 from client import spark_app
 from data.data import data_day_hdfs, mysql_jdbc_uri, mysql_jdbc_prop
 
 
 def tem_2024_analyse():
-    print("计算重庆市各个区县 2024 年 每天的 最高气温，最低气温，平均气温")
+    print("计算重庆市各个区县 2024 年 每月的 最高气温，最低气温，平均气温")
     app = spark_app("tem_2024_analyse")
     print("创建应用完成，开始读取数据")
     df = app.read.csv(data_day_hdfs, header=True)
@@ -32,7 +32,7 @@ def tem_2024_analyse():
     df_rain_data.cache()
     print("处理完成，保存数据到数据库")
     df_rain_data.coalesce(1).write.jdbc(mysql_jdbc_uri, "tem_2024_analyse", "ignore", mysql_jdbc_prop)
-    print("各个区县 2024 年 每天的 最高气温，最低气温，平均气温计算完毕")
+    print("各个区县 2024 年 每月的 最高气温，最低气温，平均气温计算完毕")
     return df_rain_data.head(20)