AQI，PM2.5_24h，PM10_24h，SO2_24h，NO2_24h，O3_24h，CO

好的，针对这些指标，您可以按照时间、地点和指标类型进行数据分析。

1. 按照时间维度进行分析：
可以对这些指标在小时、天、月、年等不同时间维度进行分析，比如每小时的AQI平均值、每天的PM2.5_24h最大值、每月的SO2_24h最小值、每年的CO平均值等，以此来观察不同时间段内空气质量的变化趋势和规律。

2. 按照地点维度进行分析：
可以对这些指标在不同的气象站、城市、省份等不同地点进行分析，比如不同城市的PM10_24h平均值、不同气象站的NO2_24h最大值、不同省份的O3_24h最小值等，以此来观察不同地区的空气质量状况和差异。

3. 按照指标类型进行分析：
可以对这些指标进行逐一分析，比如对AQI指标进行分析，观察其在不同时间和地点的变化趋势；对PM2.5_24h指标进行分析，观察其在不同地点的分布情况和变化趋势等，以此来深入了解每个指标的特点和规律。

相关问题

hbase/mysql数据库建表，将清洗完毕的气象数据集导入hbase/mysql数据库中，按照需求文档对数据进行不同维度的数据分析（时间（小时，天，月，年），地点（气象站，城市，省），指标类型（指标列表如下： AQI PM2.5_24h PM10_24h SO2_24h NO2_24h O3_24h CO ）等，将结果存入mysql数据库。

好的，这是一个比较复杂的任务，需要分几个步骤来完成。下面是一个大致的步骤：

1. 建表：根据需求文档中的要求，在HBase/MySQL中建立相应的表结构，包括表名、字段名、数据类型等。可以根据不同的维度，分别建立不同的表。

2. 导入数据：将清洗完毕的气象数据集导入HBase/MySQL数据库中，可以使用Sqoop等数据传输工具进行导入。

3. 数据分析：根据需求文档中的要求，对数据进行不同维度的数据分析，比如按照时间（小时、天、月、年）、地点（气象站、城市、省）、指标类型（AQI、PM2.5_24h、PM10_24h、SO2_24h、NO2_24h、O3_24h、CO）等进行分析。可以使用Hive、Spark、Pandas等数据处理工具进行分析。

4. 结果存储：将分析结果存储到MySQL数据库中，可以使用JDBC等工具进行连接和数据插入操作。

以上是一个大致的步骤，具体实现可能会涉及到一些细节问题。

用MySQL数据库将weather表中的AQI、PM2.5_24h、PM10_24h、SO2_24h、NO2_24h、O3_24h、CO等指标查询出来

好的，您可以使用以下SQL语句查询出weather表中的AQI、PM2.5_24h、PM10_24h、SO2_24h、NO2_24h、O3_24h、CO等指标：

SELECT AQI, PM25_24h, PM10_24h, SO2_24h, NO2_24h, O3_24h, CO
FROM weather;

这将从weather表中查询出所有记录的AQI、PM2.5_24h、PM10_24h、SO2_24h、NO2_24h、O3_24h、CO等指标。请确保您已经连接到正确的数据库，并且您已经有了适当的权限来查询表格。