火车订票系统java源码-big-data-platforms:使用Flink进行流式分析

火车订票系统java源码作业 3 802020 对于这个作业，我使用了 Python、Java、RabbitMQ 和 Flink。 第 1 部分 - 流分析设计 1) 选择适合客户流分析的数据集作为运行示例（因此数据的基本单位应该是离散的记录/事件数据）。 为客户解释数据集和至少两种不同的分析：(i) 分析来自客户 (customerstreamapp) 的流数据的流分析和 (ii) 分析流分析输出的历史结果的批处理分析。 解释应该是高层次的，让我们能够理解数据和可能的分析，以便以后你可以实施和使用它们来回答其他问题。 所选数据集是 Yellow Taxi Trip Records 的修改版本。 我删除了一些列，并且只保留了 70 万行用于测试目的 ()。 然后，使用脚本，我将所有日期和时间数据更改为时间戳（从 1/1/1970 开始的秒数），我还删除了标题以简化过程 ()。 我使用这个最终数据集作为流的事件集合。 事件定义为： tpep_pickup_datetime (int)：客户取货的日期和时间（表示为从 1/1/1970 开始经过的秒数）。 passenger_count (