Uber永久定位系统实时数据分析过程实践！

Spark KMeansModel类用于加载k-means模型，该模型安装在历史uber行程数据上，然后保存到MapR-XD集群。接下来，创建集群中心ID和位置数据集，以便稍后与Uber旅行位置连接。

集群中心下方显示在Zeppelin notebook中的Google地图上：

从Kafka的topic中读取数据

为了从Kafka读取，我们必须首先指定流格式，topic和偏移选项。有关配置参数的详细信息，请参阅MapR Streams文档。

这将返回具有以下架构的DataFrame：

下一步是将二进制值列解析并转换为Uber对象的数据集。

将消息值解析为Uber对象的数据集

Scala Uber案例类定义与CSV记录对应的架构，parseUber函数将逗号分隔值字符串解析为Uber对象。

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!