基于SpringBoot+Spark的地铁客流数据分析系统

资源摘要信息:"本资源提供了一个基于SpringBoot和Spark框架的地铁大数据客流分析系统，适用于计算机相关专业的课程设计或毕业设计。系统结合了SpringBoot的后端服务构建能力和Spark的实时数据处理能力，可以对地铁客流量数据进行分析和处理。项目代码经过了充分的测试，并在答辩中取得了高分，因此可以确保代码的可靠性和完整性。 项目特点： 1. 使用SpringBoot框架构建了系统的后端服务，这包括了数据接收、处理、存储以及API的发布等功能。SpringBoot简化了配置和部署的过程，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。 2. 利用Spark框架进行了大数据处理，这主要是针对地铁客流量的分析，如流量的统计、预测等。Spark提供了强大的计算引擎，特别适合于处理大规模数据集。 3. 系统设计考虑到多种用户角色，包括在校学生、教师和企业员工，为不同水平的用户提供学习和进阶的可能性。项目也可以作为实践项目，帮助用户更好地理解课程内容。 4. 项目代码完整，功能实现良好，适合进行二次开发。开发者可以根据自身需求和基础，对系统进行功能拓展或修改，以适应不同的应用场景。 5. 本资源仅供学习参考，下载后应首先阅读README.md文件了解项目详细信息和使用说明。开发者应遵守学术诚信，不得将其用于商业目的。 项目文件名称为‘spring_system’，这可能表示该项目是一个用Spring技术栈构建的系统。虽然具体的文件列表没有提供，但通常这样的项目会包含前端展示、后端服务、数据库设计、API文档以及可能的Spark作业代码等。 总之，这是一个包含了后端开发、大数据处理和数据分析的综合性项目，适合计算机相关专业的学生和从业者用于学习和实践，特别是在进行课程设计、毕业设计时，可以作为一个很好的起点或参考项目。"