基于Spark的地铁客流大数据分析系统源码下载

资源摘要信息:"本项目是一套基于Apache Spark技术的地铁大数据客流分析系统，适用于计算机课程毕设和课程设计作业。项目源码经过严格测试，保证可以直接运行，为学生提供了实用、高效的开发参考。以下是该项目涉及的关键知识点： 1. Apache Spark基础：Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据分析处理框架。它提供了一个完整的生态系统，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算库）。学生可以利用Spark进行数据处理、分析和机器学习。 2. 大数据处理技术：在本项目中，涉及到使用Spark对海量数据进行ETL（提取、转换和加载）处理。学生需要掌握如何通过Spark对数据进行清洗、去重和排序，以确保数据质量。 3. Redis应用：Redis是一个开源的高性能键值存储数据库，通常用作数据库、缓存和消息代理。项目中利用Redis进行数据去重和排序，利用其天然的去重特性，以及通过Hash数据结构存储数据。 4. 数据存储和检索：了解如何将清洗后的数据存入Redis，并通过Redis的命令行工具（redis-cli）执行数据检索，例如使用hget命令按特定字段检索数据。 5. 系统架构设计：本项目需要学生理解系统的整体架构设计，包括数据流的处理、各组件之间的交互，以及数据的存储方式等。 6. 源码使用说明：项目文档应该详细描述了如何调用特定的代码模块来执行数据的存盘、清洗和查询。例如，通过调用`cn.java666.etlspringboot.source.SZTData#saveData`方法来获取和存储原始数据，以及通过`cn.java666.etlflink.sink.RedisSinkPageJson#main`方法实现数据的ETL处理。 7. 数据格式和数据量：了解数据的格式和数据量，例如，本项目中每条数据包含1000条子数据，总共1337条数据。 8. 实际应用与分析：理解如何将这套系统应用于实际的地铁客流分析，包括但不限于数据的收集、处理、分析以及可视化展示。 以上知识点不仅涉及到了大数据处理和分析的基础知识，还包括了系统开发、数据存储、数据清洗等实用技能，适用于计算机专业的学生在课程设计和毕设中进行实践和探索。" 【压缩包子文件的文件名称列表】中提到的“spark的地铁大数据客流分析系统”则指向了项目的核心内容，即构建一个专门针对地铁客流数据进行分析的系统，这要求学生了解如何利用Spark框架来分析和处理地铁客流量等大数据，并能够根据分析结果进行决策支持。