出租车轨迹分析案例--大学练习

[cz爱java]

这是经典的出租车轨迹练习分析案例，有需要的同学可以慢慢查看，觉得有用的话可以关注转发一下。

 

第一题：数据分析

import org.apache.spark.sql.SparkSession

 

object Step1 {

    def main(args: Array[String]): Unit = {

        val spark = SparkSession.builder().appName("Step1").master("local").getOrCreate()

 

        /**********begin**********/

val frame = spark.read.option("header", true).option("delimiter", "\t").csv("/root/data.csv")

 frame.createTempView("data")

 spark.udf.register("cleanData", (x: String) => {

 x.replaceAll("\\@+", "").replaceAll("\\$+", "")

 })

 spark.sql(

 """

 |select cleanData(TRIP_ID) as TRIP_ID,cleanData(CALL_TYPE) as CALL_TYPE,cleanData(ORIGIN_CALL) as ORIGIN_CALL,

 |cleanData(TAXI_ID) as TAXI_ID,cleanData(ORIGIN_STAND) as ORIGIN_STAND ,cleanData(TIMESTAMP) as TIMESTAMP,

 |cleanData(POLYLINE) as POLYLINE

 |from data

 """.stripMargin).show()

 

        /**********end**********/

        spark.stop()

    }

}

第二题：数据分析

import com.alibaba.fastjson.JSON

import org.apache.spark.sql.SparkSession

import org.apache.spark.sql.types.StringType

 

object Step2 {

    def main(args: Array[String]): Unit = {

        val spark = SparkSession.builder().appName("Step1").master("local").getOrCreate()

        spark.sparkContext.setLogLevel("error")

 

        /**********begin**********/

val frame = spark.read.option("header", true).option("delimiter", "\t").csv("/root/data2.csv")

        frame.createTempView("data")

        //1.将时间戳转换成时间

        spark.sql("select TRIP_ID,CALL_TYPE,ORIGIN_CALL,TAXI_ID,ORIGIN_STAND,POLYLINE, from_unixtime(TIMESTAMP,'yyyy-MM-dd') as TIME from data").createTempView("data2")

        spark.sql("select * from data2").show()

        //2.将POLYLINE字段，分离出startLocation,endLocation 两个字段

        spark.udf.register("startLocation", (x: String) => {

        val arr = JSON.parseArray(x)

        arr.get(0).toString

        })

        spark.udf.register("endLocation", (x: String) => {

        val arr = JSON.parseArray(x)

        arr.get(arr.size() - 1).toString

        })

        spark.sql(

        """

            |select TRIP_ID,CALL_TYPE,ORIGIN_CALL,TAXI_ID,ORIGIN_STAND,POLYLINE,TIME,startLocation(POLYLINE) as startLocation,endLocation(POLYLINE) as endLocation  from data2

        """.stripMargin).createTempView("data3")

        spark.sql("select * from data3").show()

        //3.计算时长，行程的总行程时间定义为（点数-1）×15秒。

        // 例如，POLYLINE中具有101个数据点的行程具有（101-1）* 15 = 1500秒的长度

        spark.udf.register("timeLen", (x: String) => {

        (JSON.parseArray(x).size() - 1) * 15

        })

        spark.sql(

        """

            |select TRIP_ID,CALL_TYPE,ORIGIN_CALL,TAXI_ID,ORIGIN_STAND,POLYLINE,TIME,startLocation(POLYLINE) as startLocation,endLocation(POLYLINE) as endLocation,timeLen(POLYLINE) as  timeLen  from data3

        """.stripMargin).createTempView("data4")

        spark.sql("select * from data4").show()

        //4.统计每天各种呼叫类型的数量并以CALL_TYPE,TIME升序排序

        spark.sql(

        """

            |select CALL_TYPE ,TIME,count(1) as num from data4 group by TIME,CALL_TYPE order by CALL_TYPE,TIME

        """.stripMargin).show()

 

        /**********end**********/

        spark.stop()

    }

}