本项目主要采用目前大数据领域最成熟的实时计算框架Spark，它是目前主流企业在实时计算方向采用的主流框架。本项目使用了Spark技术生态栈中的三个技术框架：SparkCore、SparkStreaming和SparkMLlib，进行道路交通实时流量监控预测系统的开发。业务实现包括数据产生模块、数据实时收集处理模块、特征数据提取模块、模型预测模块、数据存储模块。
陶睿，大讲台大数据特聘讲师|国有企业智能交通大数据高级工程师，在国有企业以及一线互联网公司从事过大数据开发和架构工作，负责过多个大型大数据系统的架构和开发。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据技术。有丰富的企业内部技术分享、技术培训和技术讲座的经验。
大讲台spark培训课程大纲之Spark企业级项目实战之交通实时流量监控
需求分析
1、项目背景
2、总体业务要求
3、难点分析
数据收集
1、数据采集阶段技术对比
2、项目中数据采集技术Kafka
3、Kafka安装及基本操作
4、Kafka的API操作及项目中应用
数据流处理
1、数据实时处理阶段技术拓展Storm
2、SparkStreaming实用项目解决方案
3、SparkStreaming项目中性能调优
数据快速存取
1、项目存储工具Redis
2、Redis部署、基本操作及项目中使用
模型建立
1、项目机器学习算法库Mllib
2、Mllib基本数据格式
3、项目中实际模型选择
整体解决方案设计
1、产品功能的简单介绍
2、架构设计
3、技术选型
4、部署方案
5、模块设计划分
部署及代码实现
1、测试环境介绍
2、分析模块实现1--数据产生
3、分析模块实现2--数据实时收集处理模块
4、分析模块实现3--特征数据提取及模型预测
5、分析模块实现4--模型预测
6、项目调优
项目总结
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