本文主要是介绍计算机毕业设计Hive+Hadoop深圳共享单车预测系统 共享单车数据分析可视化大屏 共享单车爬虫 共享单车数据仓库 机器学习 深度学习 PySpark，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
步骤：
1.Python采集深圳政府公开数据平台的共享单车数据(最大可采集上亿2017-2021数据)，并用百度逆地理编码服务解析经纬度获取位置信息。并将数据上传hdfs；
2.可使用sklearn、卷积神经网络等算法对数据进行分析，对共享单车的订单量进行有效预测；
3.使用PyHive、Hadoop等技术对hdfs中的共线单车数据进行离线分析(有需要的话后期可以改造成PySpark Scala Spark Flink PyFlink分析)；
4.对3中的分析指标使用sqoop导入到mysql数据库；
5.使用flask+echarts+layui搭建可视化系统、hive数据查询系统；
6.大屏端直接查询Mysql指标表的数据完成可视化。hive数据仓库查询系统连接虚拟机中的hive进行多条件数据检索；
创新点、爬虫、百度逆地理编码解析、预测算法、可视化大屏、PyHive新技术的应用
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