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Uber实时分析系统
 

Uber大数据实时分析系统项目介绍

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一、背景

迎合互联网+时代发展浪潮,结合了百姓交通出行与移动互联网的网约车服务自诞生以来便迅速吸引大量用户,可以说,网络约车服务是互联网+技术在社会大环境内不断发展、积极完善的产物。它的出现,不仅极大方便了百姓的出行,更从某种程度上缓解了城市日常交通压力,提供个性化用车服务,满足了百姓日益多样的用户需求。如今的网约车市场已然进入规范化的稳定发展阶段。同时,随着大数据技术的广泛应用,网约车能够更加精准、快速的服务于司机与顾客,合理、快速的调配资源,提升服务,提高用户化验度。

二、简介

Uber是美国的一款约车软件,用户可以通过该软件进行下单约车、付款、评价,司机可以进行接单、拼单、收款、评价。

Uber大数据实时分析系统,是基于甲骨文的真实商业项目案例,通过大数据分析,实时掌握顾客下单、司机接单的区域分布情况、订单路线运行情况,并对不同区域进行订单预测,有的放矢的进行车辆调配,使约车公司对车辆的管理更加快速、合理、精准。

三、数据源

系统所有数据都来自于Uber公司2013、2014年全年的纽约市真实的约车数据,包括:订单数据、司机评分数据、天气数据、航班数据。

四、技术架构

本系统采用Storm+Flume+Kafka+Zookeeper+J2EE技术。Flume实时监控日志数据变化,Kafka做为消息队列将变化的数据转化为消息,Storm从Kafka消息队列中获取数据进行实时数据计算,将计算结果保存至MySQL数据库中,Zookeeper协调各服务。J2EE技术对分析结果进行查询展示,使用Echarts3.0技术进行数据可视化。

1、 业务系统实时生成数据日志文件;

2、 通过分布式的海量日志采集技术Flume,对实时产生的数据进行采集,作为消息生产者将数据提交至Kafka中;

3、 Storm作为Kafka中的消费者,对数据进行实时分析和计算,将计算分析结果保存至MySQL中;

4、 J2EE技术开发业务实时展示系统,使用D3技术将实时数据分析计算结果进行展示。

五、模块介绍

1.Uber接单热力图

该功能在地图实时显示Uber打车接单数据。以点闪烁的形式显示接单情况,点闪烁后消失,闪烁时间为1秒由此可以实时掌握订单分布情况。

2. Uber订单路线图

该功能在地图实时显示Uber订单路线,以光点移动的形式展示。显示周期为行程开始到行程结束。

Uber用户下单后,计算运行下单时间内是否出现相似路线。出现相似订单。用黄颜色标出相似订单。同时配有文字提醒。提醒文字为:“xxx司机请注意您的接单路线上出现相似订单”。如果订单结束则提示消失。达到提高车辆利用率的效果。

3.纽约市Uber订单统计

功能实时统计订单成交总量、10秒内的成交额变化情况、各付费类型订单量变化

其中订单成交额变化K线图做展示,展示最近一小时数据,每10的变化情况右上角订单总量表示当日订单的数量值

付费类型订单量是按时段变化的柱状图展示最近两分钟数据,每10秒内的变化情况。

4.区域订单统计

功能文字的形式展示纽约区下面四种数据的变化每秒刷新。四种数据分别是:区域订单量变化情况、区域成交额变化情况、区域小费总量变化情况区域预测一分钟订单数量变化情况。通过大数据技术,精准预测下一分钟各区域的订单量,以便进行车辆的合理调配。

5.接单订单详情

该功能列表展示订单司机订单详情,包括司机编号、下单时间、接单时间、出发区域、订单价格。其中订单价格因外力原因会造成价格上涨。并对价格上涨的原因进行分析。

6.司机实时评分

功能列表展示司机的评分,实时给司机评分。展示司机的100人评分规则为接单距上车时间5分钟内,加20分。接单距上车时间5-10分钟内,加15分。接单距上车时间10-15分钟内,加10分。接单距上车时间超过15分钟,加2分 。评分200以下1星,200-300:2星 300- 400 :3星 400-500:4星 500以上5星。可以分析出司机接单情况,加强约车公司对司机的管理。


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