WiFiProbeAnalysis 项目安装与配置指南

WiFiProbeAnalysis 项目安装与配置指南

WiFiProbeAnalysis 基于WIFI探针的商业大数据分析技术 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WiFiProbeAnalysis

1. 项目基础介绍

WiFiProbeAnalysis 是一个基于WIFI探针的商业大数据分析系统。该系统利用WIFI探针技术收集附近设备的信息，进而通过大数据技术进行分析，可以获取人流量、入店量、驻留时长等商业分析指标。本项目主要使用Java、Scala、JavaScript等编程语言开发。

2. 项目使用的关键技术和框架

2.1 关键技术

• Spark: 用于实时数据分析和处理的核心API。
• Hadoop: 分布式计算框架，支持大数据处理。
• Mybatis: 数据库操作API，用于操作MySQL数据库。
• SharedJedis: 分布式Redis的客户端API。
• Log4j: 日志记录工具。
• Accumulator: Spark中的累加器，用于创建全局变量。
• FastJson: JSON解析工具。
• HBase Client: 用于操作HBase数据库的客户端。
• Kafka: 高吞吐量的分布式消息系统，用于实时数据处理。
• HDFS: Hadoop分布式文件系统，用于数据存储。
• WebSockets: 提供实时数据通信。
• ECharts: 数据可视化工具。
• Ant Design: UI设计框架。

2.2 关键框架

• SSM架构: 包括Spring MVC、Spring和Mybatis，用于构建后端应用程序。
• Spring-Data-Redis: 封装对Redis的操作。
• React: 前端框架，用于构建用户界面。
• Redux: 状态管理库，用于管理前端状态。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统: 建议使用Linux或Mac OS，本项目主要在Linux环境下开发。
• Java开发工具包: 安装Java 1.8或更高版本。
• Scala: 安装Scala环境。
• Maven: 用于项目管理和构建。
• MySQL: 关系型数据库，用于存储系统配置和商场信息。
• HBase: 分布式非关系型数据库，用于存储原始数据。
• Redis: 分布式非关系型数据库，用于存储分析结果。
• Kafka: 消息队列系统，用于缓冲数据。
• Node.js: 用于前端开发。

4. 项目安装步骤

4.1 克隆项目

首先，从GitHub克隆项目到本地：

git clone https://github.com/wanghan0501/WiFiProbeAnalysis.git
cd WiFiProbeAnalysis

4.2 安装依赖

使用Maven安装项目依赖：

mvn clean install

4.3 配置数据库

根据项目需求配置MySQL和HBase数据库，创建相应的数据表和存储结构。

4.4 配置Kafka和HDFS

确保Kafka和HDFS服务已正确安装和配置，以便系统能够处理和存储数据。

4.5 构建前端

使用Node.js构建前端项目：

cd web-ui
npm install
npm run build

4.6 运行项目

按照项目文档中的指示，运行后台服务和前端服务。

# 运行后台服务
mvn spring-boot:run

# 运行前端服务
cd web-ui
npm start

完成以上步骤后，您应该能够启动WiFiProbeAnalysis项目，并进行数据分析和可视化。

注意：以上步骤仅为简化版的安装指南，详细步骤可能需要根据具体环境进行调整。请参考项目官方文档以获取更完整的安装和配置信息。

WiFiProbeAnalysis 基于WIFI探针的商业大数据分析技术 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WiFiProbeAnalysis