基于大数据技术构建的地铁客流智能分析系统——高效管理与决策支持平台,项目21：基于大数据技术的地铁客流量分析系统
简介:
本项目旨在利用Hadoop和Spark大数据技术，对海量地铁客流量数据进行高效管理和深入分析。
通过构建数据仓库，实现用户登录注册功能，并提供地铁站点数量、站点人数、闸机总客流量等实时查询服务。
项目将进行站点乘客数量漏斗分析，以识别客流流失环节；同时，分析不同站点及线路的流量峰值和占比，为地铁运营提供决策支持。
最终，通过可视化技术展示统计分析结果，为管理者提供直观、易懂的数据展现形式，助力提升地铁运营效率和服务质量。
hadoop+spark+mysql+mybatis+springboot+vue+echarts+hmtl+css
,基于所给信息，提取的核心关键词为：
大数据技术; 地铁客流量分析; Hadoop; Spark; 数据仓库; 实时查询服务; 站点乘客数量漏斗分析; 流量峰值分析; 决策支持; 可视化技术。
关键词以分号分隔为：大数据技术; 地铁客流量分析; Hadoop; Spark; 数据仓库; 实时查询服务; 站点乘客数量漏斗分析;
2025-11-18 23:02:15
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刚开始学大数据，带我的师兄给了份很好的测试数据，很不错，分享给大家
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2025-11-06 16:13:29
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Ubuntu虚拟机HADOOP集群搭建eclipse环境
hadoop-eclipse-plugin-3.3.1.jar
2025-10-28 10:40:27
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此文件编译总是出现问题，这是已编译好的版本，版本为0.4.21，可以直接使用，现一直在用，没有出现问题。
2025-10-24 15:41:41
176KB
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星环大数据作为新一代的国产化大数据，随着整个体系的逐步完善，已逐步获得了市场认可，在未来很有可能替代Hadoop。星环大数据考试认证分为三个等级分别是TCAE(入门级别)、TCPL(高级)、TCET(专家级别)。本人亲身经历过星环大数据的初级考试并成功获得证书。初级考试并不算难，本人总结了一些学习资料主要包含：星环大数据学习网站、以及对应视频、（重点）并下载了一些题库！！！，一周之内好好准备，完全可以应对初级认证。
2025-10-20 15:52:19
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在Windows环境下安装Hadoop 3.1.0是学习和使用大数据处理技术的重要步骤。Hadoop是一个开源框架，主要用于分布式存储和处理大规模数据集。在这个过程中，我们将详细讲解Hadoop 3.1.0在Windows上的安装过程以及相关知识点。
1. **了解Hadoop**：
Hadoop是由Apache基金会开发的分布式计算系统，它基于Google的MapReduce编程模型和GFS（Google File System）设计思想。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和YARN（Yet Another Resource Negotiator），用于处理和存储大量数据。
2. **环境准备**：
在安装Hadoop之前，确保你的Windows系统满足以下条件：
- 安装Java运行环境（JRE）或Java Development Kit（JDK），Hadoop需要Java环境支持，推荐版本为Java 8。
- 设置好Java环境变量，包括`JAVA_HOME`，`PATH`和`CLASSPATH`。
3. **下载与解压Hadoop**：
从Apache官方网站下载Hadoop 3.1.0的WinUtils版本，因为官方提供的Hadoop是针对Linux系统的，需要找到适用于Windows的版本。解压后，将文件夹重命名为`hadoop-3.1.0`，并放置在你想要的目录下。
4. **配置Hadoop**：
打开`hadoop-3.1.0\etc\hadoop`目录，编辑`hadoop-env.cmd`文件，设置`HADOOP_HOME`为你的Hadoop安装路径。在`path`变量中添加`%HADOOP_HOME%\bin`，使Hadoop命令能在命令行中直接使用。
5. **配置HDFS**：
编辑`hdfs-site.xml`，设置HDFS的基本配置，如副本数量（default.replication）通常设为1，因为Windows单机环境无需复制。
6. **配置YARN**：
编辑`yarn-site.xml`，设置YARN的相关参数，如`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`和`yarn.scheduler.minimum-allocation-mb`，根据你的机器内存配置。
7. **配置MapReduce**：
编辑`mapred-site.xml`，创建并编辑`mapred-site.xml.template`，设置MapReduce的运行模式为本地模式（`mapreduce.framework.name`设为`local`）。
8. **格式化NameNode**：
在命令行中执行`hadoop namenode -format`，对HDFS进行初始化。
9. **启动Hadoop**：
运行`start-dfs.cmd`启动HDFS，然后运行`start-yarn.cmd`启动YARN。通过`jps`命令检查Hadoop进程是否正常运行。
10. **测试Hadoop**：
使用`hadoop fs -ls /`命令检查HDFS是否工作正常。如果一切顺利，你应该能看到一个名为`/tmp`的目录。
11. **使用Hadoop**：
你可以编写MapReduce程序，并使用Hadoop的命令行工具提交执行。或者使用Hadoop的命令行工具将文件上传到HDFS进行测试。
12. **注意事项**：
- Windows环境下运行Hadoop可能会遇到权限问题，确保以管理员身份运行命令提示符。
- Hadoop在Windows上运行效率较低，推荐在Linux环境下使用Hadoop以获得更好的性能。
通过以上步骤，你可以在Windows环境中成功安装并运行Hadoop 3.1.0。不过，请注意，Windows并非Hadoop的理想运行平台，对于生产环境或深度学习，建议使用Linux集群。
2025-10-14 11:12:06
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