educoder中网约车大数据综合项目 —— 数据分析Spark

本项目通过Spark进行大数据分析,包括统计撤销订单的前10大撤销理由、成功订单最多的10个地区、出行最多的五条线路、湖南各市订单总量以及湖南省当天各时间段订单分布。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

第1关: 统计撤销订单中撤销理由最多的前 10 种理由

import org.apache.log4j.Level;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
public class CancelReasonTop10 {
    public static void main(String[] args) {
        /********** Begin **********/
        Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR);
        SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local").appName("CancelReasonTop10").getOrCreate();
        Dataset<Row> moviesData = spark.read().option("delimiter", "|").csv("/data/workspace/myshixun/data/canceldata.txt")
                .toDF("companyid", "address", "districtname", "orderid", "ordertime", "canceltime", "operator", "cancelt
### 网大数据项目 Spark 数据分析实验报告总结 #### 实验概述 通过利用 Spark 技术,网大数据项目数据分析实验旨在处理大规模数据集并提取有价值的信息。该实验涵盖了从数据加载到最终可视化的整个流程[^1]。 #### 实验目标 本实验的主要目的是掌握如何使用 Apache Spark 进行分布式计算以及实现对网数据的深入分析。具体来说,它帮助学习者理解如何高效地清洗、转换和可视化大型数据集[^2]。 #### 主要环节解析 ##### 数据加载 在这一阶段,原始数据被导入至 Spark 集群中以便进一步操作。通常情况下,这涉及读取存储于 HDFS 或本地文件系统的 CSV 文件或其他结构化格式的数据源,并将其转化为 DataFrame 或 RDD 形式供后续步骤使用。 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("TaxiDataAnalysis").getOrCreate() taxi_data = spark.read.csv("/path/to/taxidata", header=True, inferSchema=True) ``` ##### 数据分析 此部分专注于探索性数据分析 (EDA),包括但不限于统计汇总、异常检测及模式识别等工作。借助 SQL 查询或者内置函数库可以轻松完成这些任务,从而更好地理解和准备数据用于建模过程。 ```sql SELECT COUNT(*) AS total_trips, AVG(trip_distance) AS avg_trip_distance, MAX(fare_amount) AS max_fare FROM taxi_data; ``` ##### 模型构建 一旦完成了必要的预处理之后,则可着手建立预测模型来解决特定业务问题,比如乘客需求预测或是价格优化建议等。机器学习算法的选择取决于实际应用场景的需求;而 MLlib 是 Spark 提供的一个强大的工具包支持多种常见方法的应用开发。 ```python from pyspark.ml.classification import LogisticRegression lr_model = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label") model = lr_model.fit(training_data) predictions = model.transform(testing_data) ``` ##### 可视化展示 最后一步就是将所得结果以直观易懂的方式呈现出来给决策者参考。Matplotlib 和 Seaborn 虽然不是原生集成到 PySpark 当中的绘图组件之一,但是它们可以通过 Pandas 的桥梁作用间接服务于此类用途。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.histplot(data=results_df.toPandas(), x='fare_amount', bins=50) plt.title('Distribution of Fare Amounts') plt.show() ``` #### 结论与收获 通过对上述各阶段的学习实践,参与者不仅能够熟悉 Spark 生态圈内的关键技术要点及其相互协作机制,而且还能提升自己针对真实世界复杂场景下的编程能力和解决问题技巧。 ---
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