張工（數(shù)據(jù)工程師）和李經(jīng)理（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）正在討論南京城市數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)方案。

李經(jīng)理：張工，我們計(jì)劃在南京建立一個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，你覺得從哪里開始？

張工：首先需要明確目標(biāo)。南京作為智慧城市試點(diǎn)城市，我們需要整合各類數(shù)據(jù)資源，比如交通、環(huán)境監(jiān)測(cè)等，為政府決策提供支持。

李經(jīng)理：明白了。那數(shù)據(jù)接入部分怎么處理呢？

張工：可以使用Python編寫腳本采集數(shù)據(jù)。例如，下面這段代碼可以從API獲取實(shí)時(shí)公交數(shù)據(jù)：

import requests
def fetch_bus_data(api_url):
response = requests.get(api_url)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
print("Error fetching data")
return None
api_url = "http://api.njbus.com/v1/timetable"
bus_data = fetch_bus_data(api_url)

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李經(jīng)理：很棒！接下來是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)吧？

張工：對(duì)，我們可以用Hadoop HDFS來存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。這里有一個(gè)簡(jiǎn)單的HDFS文件上傳命令：

hadoop fs -put /path/to/local/file.txt /user/hdfs/

李經(jīng)理：那么數(shù)據(jù)分析部分呢？

張工：可以利用Spark進(jìn)行大規(guī)模計(jì)算。比如，計(jì)算某區(qū)域內(nèi)的平均空氣質(zhì)量指數(shù)：

val airQualityRDD = sc.textFile("/data/air_quality")
val avgAQI = airQualityRDD.map(_.split(",")(1).toInt).mean()
println(s"Average AQI: $avgAQI")

李經(jīng)理：聽起來很實(shí)用。最后一步是如何可視化展示這些數(shù)據(jù)？

張工：推薦使用Dash框架。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的儀表板代碼片段：

import dash
from dash import dcc, html
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
dcc.Graph(
id='air-quality-graph',
figure={
'data': [
{'x': ['Jan', 'Feb', 'Mar'], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': 'AQI'}
],
'layout': {'title': 'Monthly Air Quality'}
}
)
])
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)

李經(jīng)理：非常感謝你的詳細(xì)說明，張工！這為我們提供了清晰的方向。

]]>