Spark入门案例--出租车数据分析

最新推荐文章于 2025-06-16 20:03:07 发布

Enche

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分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Enche/article/details/79803321

本文介绍了一次Spark入门案例，通过分析出租车数据，利用KMeans进行地理位置聚类。首先，数据被整理并划分为训练和测试集，接着应用KMeans模型进行训练。最后，对测试数据进行预测，并按类别和小时时间进行计数统计，得到各类别每小时的乘车次数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

通过分析出租车数据，然后使用KMeans对经纬度进行聚类，然后按照（类别，时间）进行分类，再统计每个类别每个时段的次数。

数据地址链接: https://pan.baidu.com/s/166dKRUpryHWZ2F8wLA3eyw 密码: g9dz

数据格式以及意义：

111,30.655325,104.072573,173749
111,30.655346,104.072363,173828
111,30.655377,104.120252,124057
111,30.655439,104.088812,142016

列一：出租车ID

列二：经度

列三：纬度

列四：时间（例如：142016表示14点20分16秒）

步骤：

1.整理数据，分割成训练数据和测试数据，且使其符合KMeans模型训练的格式

2.使用训练好的模型对测试数据进行预测，然后对结果以（类别，小时时间）进行count统计，结果为每个类别每个小时的总次数。

import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import

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