Uber永久定位系统实时数据分析过程实践！
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在下面的代码中，我们使用parseUber函数注册一个用户自定义函数(UDF)来反序列化消息值字符串。我们在带有df1列值的String Cast的select表达式中使用UDF，该值返回Uber对象的DataFrame。  使用集群中心ID和位置丰富的Uber对象数据集 VectorAssembler用于转换并返回一个新的DataFrame，其中包含向量列中的纬度和经度要素列。   k-means模型用于通过模型转换方法从特征中获取聚类，该方法返回具有聚类ID(标记为预测)的DataFrame。生成的数据集与先前创建的集群中心数据集(ccdf)连接，以创建UberC对象的数据集，其中包含与集群中心ID和位置相结合的行程信息。   最后的数据集转换是将唯一ID添加到对象以存储在MapR-DB JSON中。createUberwId函数创建一个唯一的ID，包含集群ID和反向时间戳。由于MapR-DB按id对行进行分区和排序，因此行将按簇的ID新旧时间进行排序。 此函数与map一起使用以创建UberwId对象的数据集。  接下来，为了进行调试，我们可以开始接收数据并将数据作为内存表存储在内存中，然后进行查询。  以下是来自 %sqlselect * from uber limit 10 的示例输出：  现在我们可以查询流数据，询问哪段时间和集群内的搭乘次数最多?(输出显示在Zeppelin notebook中)
SELECT hour(uber.dt) as hr,cid, count(cid) as ct FROM uber group By hour(uber.dt), cid  Spark Streaming写入MapR-DB  用于Apache Spark的MapR-DB连接器使用户可以将MapR-DB用作Spark结构化流或Spark Streaming的接收器。  当你处理大量流数据时，其中一个挑战是存储位置。对于此应用程序，可以选择MapR-DB JSON(一种高性能NoSQL数据库)，因为它具有JSON的可伸缩性和灵活易用性。 JSON模式的灵活性 MapR-DB支持JSON文档作为本机数据存储。MapR-DB使用JSON文档轻松存储，查询和构建应用程序。Spark连接器可以轻松地在JSON数据和MapR-DB之间构建实时或批处理管道，并在管道中利用Spark。  使用MapR-DB，表按集群的键范围自动分区，提供可扩展行和快速读写能力。在此用例中，行键_id由集群ID和反向时间戳组成，因此表将自动分区，并按最新的集群ID进行排序。  （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! |
