大数据毕设源码 spark面向智慧出行的交通大数据可视化分析平台基于Hadoop的智能出行交通数据可视化分析系统 python城市交通多维度分析与预测系

注意：该项目只展示部分功能

1 开发环境

发语言：python 采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架数据库：MySQL 开发环境：PyCharm

2 系统设计

当前城市化进程加速与机动车保有量激增导致交通拥堵、事故频发、停车困难及环境污染等问题日益严峻，传统交通管理方式难以应对海量、多源、异构的交通数据挑战。依托大数据、Spark分布式计算与Hadoop存储架构，结合Python数据处理能力与Vue+Echarts前端技术栈，构建智能交通可视化分析系统成为破解上述难题的关键路径，实现对交通态势的实时感知、深度挖掘与科学研判。

本系统通过整合多维度交通数据资源，运用大数据技术揭示交通流量、事故、能耗等要素的内在关联与演变规律，为交通管理部门提供精准决策支持，助力优化信号配时、疏解拥堵节点、降低事故风险；同时为公众出行提供数据服务，引导绿色出行方式，减少碳排放，推动城市交通管理向智能化、精细化、可持续化转型，提升城市运行效率与居民出行体验。

本系统旨在构建覆盖“采集—存储—计算—分析—可视化”全流程的智能交通大数据平台，重点突破分布式环境下交通数据的实时处理与多维度关联分析技术。研究内容围绕交通安全、流量、停车、能耗四大核心领域展开，通过Spark实现TB级数据的高效聚合与挖掘，利用Echarts完成动态交互式大屏呈现，最终形成可支撑城市管理决策的交通知识图谱。

交通安全分析模块：聚焦事故高发时段、天气条件、信号灯状态及车速区间的分布特征，量化风险因素，识别高危场景。交通流量分析模块：监测不同时段、天气、工作日/周末的车流量与车速变化，解析拥堵成因与事故关联机制。停车共享分析模块：追踪停车位可用性时序波动，分析共享出行需求模式及其与交通状况的相互影响。绿色出行分析模块：评估速度、天气、时段对车辆能耗与碳排放的影响，量化绿色出行潜力。系统管理模块：提供用户登录、个人信息维护与权限管理功能，保障系统安全运行。 #3 系统展示 ##3.1 大屏页面

##3.2 分析页面

##3.3 基础页面

5 部分功能代码


"""
交通安全分析模块 - Spark核心处理代码
功能：分析事故高发时段、天气、速度区间等多维度事故特征
技术：PySpark + MySQL
"""

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pymysql

def accident_safety_analysis():
    # 初始化SparkSession，配置连接Hadoop和MySQL
    spark = SparkSession.builder \
        .appName("TrafficSafetyAnalysis") \
        .config("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000") \
        .config("spark.jars", "/path/to/mysql-connector-java.jar") \
        .getOrCreate()
    
    # 定义交通事故数据Schema
    accident_schema = StructType([
        StructField("accident_id", StringType(), True),
        StructField("accident_time", TimestampType(), True),
        StructField("weather", StringType(), True),
        StructField("signal_status", StringType(), True),
        StructField("speed_range", StringType(), True),
        StructField("location_id", StringType(), True),
        StructField("is_congestion", IntegerType(), True)
    ])
    
    # 从HDFS读取交通事故原始数据
    accident_df = spark.read.csv(
        "hdfs://localhost:9000/traffic_data/accidents/",
        schema=accident_schema,
        header=True
    )
    
    # 分析1：事故高发时段分布（按小时统计）
    hourly_accident = accident_df.groupBy(
        hour("accident_time").alias("hour")
    ).agg(
        count("*").alias("accident_count"),
        (count("*") * 100.0 / accident_df.count()).alias("accident_rate")
    ).orderBy("hour")
    
    # 分析2：事故高发天气分析
    weather_accident = accident_df.groupBy("weather").agg(
        count("*").alias("accident_count"),
        (count("*") * 100.0 / accident_df.count()).alias("accident_rate")
    ).orderBy(desc("accident_count"))
    
    # 分析3：不同速度区间事故分布
    speed_accident = accident_df.groupBy("speed_range").agg(
        count("*").alias("accident_count")
    ).orderBy("speed_range")
    
    # 分析4：信号灯状态与事故关联
    signal_accident = accident_df.groupBy("signal_status").agg(
        count("*").alias("accident_count"),
        avg(when(col("is_congestion") == 1, 1).otherwise(0)).alias("congestion_rate")
    )
    
    # 将结果写入MySQL供前端ECharts调用
    def write_to_mysql(df, table_name):
        df.write.format("jdbc") \
            .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/traffic_db") \
            .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") \
            .option("dbtable", table_name) \
            .option("user", "root") \
            .option("password", "password") \
            .mode("overwrite") \
            .save()
    
    write_to_mysql(hourly_accident, "accident_hourly_stats")
    write_to_mysql(weather_accident, "accident_weather_stats")
    write_to_mysql(speed_accident, "accident_speed_stats")
    write_to_mysql(signal_accident, "accident_signal_stats")
    
    spark.stop()

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