基于Spark和Hive的交通智能分析系统

这是一个入门级大数据教学案例，专门分析车主在智能交通系统中的超速、闯红灯和其他违规行为。案例通过数据分析展示了如何利用技术监测和改善车主的驾驶行为。

在IT行业中，“159个交通标识”这个主题虽然与信息技术看似不相关，但实际上涉及到智能交通系统中重要的组成部分——数字化交通标识。这些标识通过颜色、形状和图案向驾驶者传达特定信息，在智能交通系统中，通过电子设备识别并整合到各种管理系统中，如视频监控系统用于实时监控交通状况和优化信号灯配时，以提高交通效率和安全性。同时，这些数据集如“jtbztpdq_gr”可能用于训练算法，改善交通标识的识别和应用能力。未来随着技术发展，交通系统将更加智能化。

公安和情报部门积累了海量的数据库信息，但传统关系型数据库的性能瓶颈限制了数据的价值发挥。数据来源分散滞后、归档能力薄弱、查询和呈现自动化程度低、业务模型应用少等问题亟待解决。 为挖掘海量数据关联关系，筛查重点人员并分析其关系网络，该系统采用HDFS分布式文件系统搭配MySQL数据库，利用Spark分布式计算引擎进行数据分析，结合Web前端技术和EChart数据可视化技术，构建了一个可拓展性强、数据处理速度快、实用性强、操作简单的人员信息管理系统。 该系统为公安和情报部门提供人员信息查询、数据可视化和数据预测功能，可用于公安侦查、治安管理、刑侦立案等工作，并在深圳市某公安部门取得良好应用效果。

这是一个完整的异常检测系统项目，使用了 Django Restframework 构建，并结合了 Spark SQL 和 Spark Mllib 进行数据分析。该项目已通过测试，可以稳定运行。

随着大数据技术的进步，基于Spark的数据分析工具Hive在研究领域扮演着越来越重要的角色。

日志分析系统的架构采用了Kafka、Spark和HBase。Kafka作为消息系统处理日志事件，具备多样性、分区和可靠的消息服务。Spark利用其流处理能力实时分析数据，完成计算和分析任务。HBase用于持久化存储，存储Spark计算结果，以便其他系统调用。环境部署使用的是Cloudera CDH 5.2.0版本，包括Hadoop相关软件如ZooKeeper和Hadoop。Kafka版本为2.9.2-0.8.1.1。

提供Hortonworks Hive ODBC和Microsoft Spark ODBC连接驱动，支持32位和64位系统。

智能交通系统（ITS）中的基础信息融合方法是关键技术之一，通过多种技术和算法对来自不同来源的交通数据进行综合处理，以提高交通信息的准确性。常用的算法包括卡尔曼滤波、人工神经网络和统计分析方法等。卡尔曼滤波用于传感器数据的准确估计和噪声过滤，人工神经网络则能模拟复杂的交通流行为，用于流量和行程时间的预测。统计分析方法如加权平均法和指数平滑法能够通过历史数据和当前观测值进行数据处理和预测。交通流量和行程时间的准确预测对交通管理和优化至关重要。

利用Spark计算CMIM、MRMR、MIFS等方法的开源库已经相当成熟。作者在仿照Spark MLlib库的特征选择功能基础上，扩展了支持系统信息熵和条件熵计算的方法。需要具体结果时，可直接调用ml.feature中相应的方法。