【摘 要】
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搭建大数据伪分布式环境,将用户手机信令数据作为数据集,数据的处理主要经过数据输入、数据清洗、数据缓冲、数据处理、数据存储和数据可视化六步。首先采用Flume的Taildir S
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搭建大数据伪分布式环境,将用户手机信令数据作为数据集,数据的处理主要经过数据输入、数据清洗、数据缓冲、数据处理、数据存储和数据可视化六步。首先采用Flume的Taildir Source清洗手机信令数据,通过设计数据处理算法,利用Spark编程处理,之后将处理结果存入redis、mysql、Hbase数据库中,来分析人口热力密度、用户驻留和出行行为。创建SpringBoot后台,引用高德地图API,将处理所得的数据可视化,方便交通管理部门对交通状况的掌控和交通工具的调度。
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