基于Hadoop和Spark的道路交通事故大数据可视化分析平台-基于数据挖掘的道路交通事故模式识别与可视化分析系统-基于大数据的道路交通事故可视化分析与安全预警系统

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1 开发环境
2 系统设计
3 系统展示
3.1 功能展示视频
3.2 大屏页面
3.3 分析页面

4 更多推荐
5 部分功能代码

1 开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

随着我国机动车保有量快速增长，道路交通事故频发已成为影响公共安全的重要问题。传统的交通事故分析方法存在数据处理能力有限、分析维度单一、决策支持不足等问题。本系统基于大数据技术构建道路交通事故数据可视化分析平台，通过对海量交通事故数据的深度挖掘和多维度分析，能够为交通管理部门提供科学的决策依据，有效识别事故高发时段、高风险群体和危险区域，从而制定针对性的预防措施和管控策略，对提升道路交通安全管理水平、减少交通事故伤亡具有重要的现实意义和社会价值。

基于Hadoop和Spark的道路交通事故大数据可视化分析平台构建了六大核心分析维度：一是时间维度分析，包括一周内事故频率、一天内时段分析、工作日与周末对比等功能；二是司机特征维度分析，涵盖年龄段、性别、教育水平、驾驶经验等因素对事故的影响；三是环境因素维度分析，分析天气条件、光照条件、路面状况等环境要素与事故的关联性；四是事故严重程度维度分析，研究不同碰撞类型、涉及车辆数量与伤亡程度的关系；五是车辆因素维度分析，探讨车型、使用年限、车辆缺陷等对事故的影响；六是事故原因维度分析，深入分析主要事故原因分布及其与各影响因素的关联关系。通过多维度交叉分析，为交通安全管理提供全面的数据支撑。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于hadoop大数据的道路交通事故数据可视化分析系统源码！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 大屏页面

在这里插入图片描述

3.3 分析页面

在这里插入图片描述

5 部分功能代码

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
import mysql.connector

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("AccidentFrequencyAnalysis") \
    .getOrCreate()

# 从HDFS读取数据
hdfs_path = "hdfs://namenode:8020/path/to/accident_data.csv"
accident_data = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)

# 选择需要的字段
accident_data = accident_data.select("Day_of_week")

# 分析一周内每天的事故发生频率
accident_frequency = accident_data.groupBy("Day_of_week").count().orderBy("Day_of_week")

# 将结果转换为字典格式
accident_frequency_dict = accident_frequency.rdd.map(lambda row: (row[0], row[1])).collectAsMap()

# 连接到MySQL数据库
mysql_config = {
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'host': 'your_host',
    'database': 'your_database',
    'raise_on_warnings': True
}

# 插入数据到MySQL
cnx = mysql.connector.connect(**mysql_config)
cursor = cnx.cursor()

# 删除旧数据
delete_query = "DELETE FROM accident_frequency"
cursor.execute(delete_query)
cnx.commit()

# 插入新数据
insert_query = "INSERT INTO accident_frequency (day_of_week, frequency) VALUES (%s, %s)"
data_to_insert = [(day, frequency) for day, frequency in accident_frequency_dict.items()]
cursor.executemany(insert_query, data_to_insert)
cnx.commit()

# 关闭数据库连接
cursor.close()
cnx.close()

# 停止SparkSession
spark.stop()

print("一周内事故发生频率分析完成，结果已存储到MySQL数据库中。")