车辆监控系统出现的日志

（二）题目描述：
      题目一：Linux中运行一个object 打印 hello world 运行，展示效果。（5分）
      题目二：题目一：以下是车辆监控系统出现的日志，其中格式如下
其中数据以此为日期,卡扣号,摄像头号 车牌号 拍照时间,车速,道路,区.
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2019-11-19    0007    05941    深K95466    2019-11-19 10:10:09    184    11    03
2019-11-19    0004    07649    沪G11575    2019-11-19 10:10:09    143    07    0
其中数据以此为日期,卡扣号,摄像头号 车牌号 拍照时间,车速,道路,区.

（三）以上是数据格式要求，其中使用tab键将各个数据隔离。
1.创建kafka主题topic_car（5分）
2.写一个Object 消息生产者类，其中粤D39718 的规则为中文+大写+5位随机数字。（5分）  大写的scala 写法为( new java.util.Random().nextInt(90) % (90 - 65 + 1) + 65).asInstanceOf[Char]
 var time = new  SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format( new java.util.Date())

3.抓拍时间格式为2019-11-19 10:10:09 yyyy-MM-dd HH:mm:ss （5分）
4.随机数值使用 new java.util.Random() 车速要求在0-200 随机数值 （5分）
5.道路，区间在 0-20 随机数 要求使用插值器格式化2位，不足2位按0补位 （5分）
6.卡扣4位，摄像头号5位，不足位数按0补位（5分）
7.通过程序向topic_car发送监控信息（5分）
8.同时将监控数据信息往本地文件保存，提示可以使用 PrintWriter 具体使用那个类也可以自己选择（5分） 保存文件名称为data.txt ,其中数据大小至少80M,10万条，否则不给此分。

9.从data.txt中读取数据使用SQL按区，道路分组统计每个摄像头抓拍下的的最高车速，并按照区，道路，车速倒序排序。（5分）
10.从data.txt中读取数据使用SQL统计每个摄像头下当天的平均车速。并且倒序排序。（5分）
11.从data.txt中读取数据使用SQL统计出每个区每条路当天经过的车辆数量合计总数，并按照总数正序排序。（5分）
12.从data.txt中读取数据使用SQL统计出各个区，每条路车速最高的五条记录并按照车速倒序排序（5分）
13.从data.txt中读取数据自定义函数其中最后一个数据01-04对应海淀区，05-07 对应和平区，08-09对应门头沟区，10-11 对应西城区，其余为房山区。（5分）
14.从data.txt中读取数据利用8的自定义函数求出各个区的 平均车速（5分）

15.创建SparkStreamming消费者获取监控信息（5分）    
16.统计该监控5s内车捕获到的车牌牌总数并打印（5分）
17.统计出5s内同一车牌出现次数超过2次及以上的车牌号码（请在演示时展现2次以上的效果）（5分）

18.将该任务打包到Linux中运行（5分）     
注释完美(5分) 

package com.Month_11_A

import java.io.PrintWriter
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.{Date, Properties}

import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerRecord}

object SparkTrafficMockData {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //数据保存到本地
   // val write = new PrintWriter("./tarffic/data.txt")

    val props: Properties = new Properties
    props.put("bootstrap.servers", "192.168.107.144:9092,192.168.107.132:9092,192.168.107.133:9092")
    props.put("acks", "all")
    props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
    props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
    val producer = new KafkaProducer[String, String](props)

    var i = 0
    while (i<=100) {
      //data日期
      var time = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new java.util.Date())
      //卡扣号
      var kakou = new java.util.Random().nextInt(20)
      var kakouS = kakou.formatted("%04d")
      //摄像头号
      var shexiangtou = new java.util.Random().nextInt(10000)
      var shexiangtouS = shexiangtou.formatted("%05d")
      //车牌号
      var paizhaoArea = Array("京", "沪", "粤", "深", "湘")
      var paizhao = paizhaoArea(new java.util.Random().nextInt(paizhaoArea.length))
      var zimu = (new java.util.Random().nextInt(26) + 65).asInstanceOf[Char]
      var numberS = new java.util.Random().nextInt(99999)
      var numberZmu = numberS.formatted("%05d")
      var paizhaoHeji = paizhao + zimu + numberZmu
      //   拍照时间,
      var timeS = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())
      //车速,
      var speed = new java.util.Random().nextInt(200)
      //道路
      var road = new java.util.Random().nextInt(50)
      var roadS = road.formatted("%02d")
      //区.
      var area = new java.util.Random().nextInt(10)
      var areaS = area.formatted("%02d")

      //将以上数据通过\t拼接成长字符串，
      var suijishu = time + "\t" + kakouS + "\t" + shexiangtouS + "\t" + paizhaoHeji + "\t" + timeS + "\t" + speed + "\t" + roadS + "\t" + areaS
      println(suijishu)

      //TODO:将拼接好的长字符串通过kafka的生产者API将数发送到kafka
      producer.send(new ProducerRecord[String, String]("test", suijishu))

     Thread.sleep(5000)
      //同时将以上数据保存到本地文件 data.txt
     // write.write(suijishu) //将文件写出去
     // write.write("\n") //换行符
      i = i + 1

    }

   // write.close()
  }

}

package com.Month_11_A

import org.apache.spark.rdd.RDD

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
case class Traffic(datestr: String, monitorid: String, cameraid: String, carno: String,
                   actiontime: String, speed: Int, road: String, area: String)

object SparkSqlTraffic01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSqlTraffic01").master("local").getOrCreate()

    //读取文件创建RDD
    val lineRDD: RDD[String] = spark.sparkContext.textFile("D:\\IDEA_Maven\\monthlycheck\\tarffic\\data.txt")

    //将行RDD转换成Traffic类型的RDD
    val trafficRDD: RDD[Traffic] = lineRDD.map(line => {
      val strings: Array[String] = line.split("\t")
      Traffic(strings(0), strings(1), strings(2), strings(3), strings(4), strings(5).toInt, strings(6), strings(7))
    })

    //将traffic的RDD转换为DataFrame
    import spark.implicits._
    val trafficDF: DataFrame = trafficRDD.toDF()

    trafficDF.createOrReplaceTempView("traffic")

    spark.sql("select * from traffic").show()



    //从data.txt中读取数据使用SQL按区，道路分组统计每个摄像头抓拍下的的最高车速，并按照区，道路，车速倒序排序。
    //spark.sql("select area,road, max(speed) maxspeed from traffic group by area,road order by maxspeed desc ").show()
    //spark.sql("select area,max(speed) maxspeed from traffic group by area order by maxspeed desc ").show()

    //从data.txt中读取数据使用SQL统计每个摄像头下当天的平均车速。并且倒序排序。
    //spark.sql("select cameraid,datestr, avg(speed) avgspeed from traffic group by cameraid,datestr order by avgspeed desc").show()

    //从data.txt中读取数据使用SQL统计出每个区每条路当天经过的车辆数量合计总数，并按照总数正序排序。
    //spark.sql("select area,road,datestr, count(*) carcount from traffic group by area,road,datestr order by carcount").show()

    //12.从data.txt中读取数据使用SQL统计出各个区，每条路车速最高的五条记录并按照车速倒序排序（5分）
    //spark.sql("select area,road,max(speed) maxspeed from traffic group by area,road order by maxspeed desc")
    // org.apache.spark.sql.AnalysisException: expression 'traffic.`speed`' is neither present in the group by, nor is it an aggregate function.
    //spark.sql("select area,road,speed from traffic group by area,road order by speed limit 5 ").show()
    //spark.sql("select area,road,GROUP_CONCAT(speed) from traffic group by area,road ").show()
    //开窗函数 row_number()
    //spark.sql("select * from (select *,row_number() over (partition by area,road order by speed desc) rk from traffic) tmp where rk<=5").show()

    spark.udf.register("getAreaName",(area:String)=>{
      if(area.toInt<=4 && area.toInt>=1) "海淀区"
      else if(area.toInt<=7 && area.toInt>=5) "和平区"
      else if(area.toInt<=9 && area.toInt>=8) "门头沟区"
      else if(area.toInt<=11 && area.toInt>=10) "西城区"
      else "房山区"
    })

    spark.sql("select areaname,avg(speed) avgspeed from " +
      " (select speed,getAreaName(area) areaname from traffic) tmp group by areaname").show()

    spark.stop()
  }


}

package com.Month_11_A

import com.bawei.stream.StreamFromKafka.createFunc
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkStreamTraffic01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //获取StreamingContex对象
    val checkpointPath = "./checkdir"
    val ssc = StreamingContext.getOrCreate(checkpointPath, () => {
      createFunc2(checkpointPath)
    })
  }

  def createFunc2(checkpointPath: String): StreamingContext = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("SparkStreamTraffic01")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
    ssc.checkpoint(checkpointPath)

    //从kafka获取到数据
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "192.168.107.144:9092,192.168.107.132:9092,192.168.107.133:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "group1",
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean))

    val topics = Set("test")
    val kafkaTopicDS: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, PreferConsistent, Subscribe[String, String](topics, kafkaParams))
    val kafkaData: DStream[String] = kafkaTopicDS.map(x => x.value())

    //println("5秒内获取到的车牌总数是：")
    //kafkaData.count().print()

    //统计出5s内同一车牌出现次数超过2次及以上的车牌号码
    kafkaData.map(_.split("\t")(3)).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).filter(_._2 >= 2).print()


   /* //统计出5s内同一车牌出现次数超过2次及以上的车牌号码
    kafkaData.map(_.split("\t")(3)).map((_,1))
      .reduceByKey(_+_)
      .filter(_._2>=2).foreachRDD(rdd=>{
      rdd.foreach(tuple=>{
        val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://hdp1:3306/test?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8", "root", "root")
        val sql = "insert into wordcount (word,count) values ('" + tuple._1 + "','" + tuple._2 + "')"
        conn.prepareStatement(sql).executeUpdate()
      })
    })*/

    /*kafkaData.map(_.split("\t")(3)).map((_,1))
      .reduceByKey(_+_).foreachRDD(rdd=>{
      rdd.foreach(tuple=>{
        val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://hdp1:3306/test?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8", "root", "root")
        val sql = "insert into wordcount (word,count) values ('" + tuple._1 + "','" + tuple._2 + "')"
        conn.prepareStatement(sql).executeUpdate()
        println("保存结束--------------------------------------------------------------")
      })
    })*/

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

    ssc
  }
}