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  • Strom实时热力图展示项目

    千次阅读 2018-09-20 16:25:00
    本篇文章主要介绍如何使用Storm + Logstash + Kafka 实现实时数据的计算,并且使用高德地图API实现热力图的展示。 背景知识: 在有些场合,我们需要了解当前人口的流动情况,比如,需要实时监控一些旅游景点旅客的...

    一、概述

    本篇文章主要介绍如何使用Storm + Logstash + Kafka 实现实时数据的计算,并且使用高德地图API实现热力图的展示。

    背景知识:

    在有些场合,我们需要了解当前人口的流动情况,比如,需要实时监控一些旅游景点旅客的密集程度,这时可以使用GPS定位系统将该区域内旅客的IP数据进行计算,但是GPS定位系统也有一定的缺点,不是每个旅客都会GPS功能,这时可以使用“信令”来获取个人定位信息。所谓“信令”就是每个手机会不是的向附近最近的基站发送定位信息,除非手机关机。相信每个人在做车旅游的时候每经过一个地方都会受到某个地区的短信,“某某城市欢迎你的来访”等信息,移动电信应用就是利用“信令”来监控每个的定位信息。(同时也可以看出大数据下个人隐私很难受到保护)。

    1. 项目架构

    在这里插入图片描述

    在这里我们使用了 Logstash来抽取日志数据,它与 Flume 类似,由于没有是实验项目,因此使用 Python 模拟数据。在经过 Logstash 将数据抽取到 Kafka 中,Strom 会实时消费数据,然后计算结果实时写入 MySQL数据库中,然后我们可以将结果送到后台应用中使用和可视化展示。

    2. 环境以及软件说明

    • storm-1.1.1
    • zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6
    • logstash-2.4.1
    • kafka_2.11-0.9.0.0

    二、实战

    1. 模拟数据

    #coding=UTF-8
    
    import random
    import time
    
    phone=[
        "13869555210",
        "18542360152",
        "15422556663",
        "18852487210",
        "13993584664",
        "18754366522",
        "15222436542",
        "13369568452",
        "13893556666",
        "15366698558"
    ]
    
    location=[
        "116.191031, 39.988585",
        "116.389275, 39.925818",
        "116.287444, 39.810742",
        "116.481707, 39.940089",
        "116.410588, 39.880172",
        "116.394816, 39.91181",
        "116.416002, 39.952917"
    ]
    
    
    def sample_phone():
        return random.sample(phone,1)[0]
    def sample_location():
        return random.sample(location, 1)[0]
    
    
    
    def generator_log(count=10):
        time_str=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime())
        f=open("/opt/storm_project/datas/logs/access.log","a+")
        while count>=1:
            query_log="{phone}\t{location}\t{date}".format(phone=sample_phone(),location=sample_location(),date=time_str)
            f.write(query_log+"\n")
         #   print query_log
            count=count-1
    
    
    if __name__=='__main__':
        generator_log(100)
    
    

    2. Logstash 配置

    在Logstash安装目录下添加配置文件 storm_pro.conf:

    input{
    file{
     path => '/opt/storm_project/datas/logs/access.log'
    }
    }
    
    output{
    kafka{
     topic_id => "storm_project"
     batch_size => 1
     bootstrap_servers =>"hadoop-senior.shinelon.com:9092"
     codec => plain{
      format => "%{message}"
     }
     }
    }
    

    注意:上面配置中path指定读取数据的文件,可自行创建。topic_id 参数为下文kafka中需要创建的 topic主题。

    3. Kafka配置

    在kafka安装目录下添加配置文件server.properties:

    broker.id=0
    
    ############################# Socket Server Settings #############################
    
    listeners=PLAINTEXT://:9092
    
    # The port the socket server listens on
    port=9092
    
    # Hostname the broker will bind to. If not set, the server will bind to all interfaces
    host.name=hadoop-senior.shinelon.com
    zookeeper.connect=hadoop-senior.shinelon.com:2181
    

    注意:kafka需要配置zookeeper使用,需要配置zk。

    4. Strom程序编写

    package cn.just.shinelon.integration;
    
    import cn.just.shinelon.utils.DateUtil;
    import com.google.common.collect.Maps;
    import org.apache.storm.Config;
    import org.apache.storm.LocalCluster;
    import org.apache.storm.jdbc.bolt.JdbcInsertBolt;
    import org.apache.storm.jdbc.common.ConnectionProvider;
    import org.apache.storm.jdbc.common.HikariCPConnectionProvider;
    import org.apache.storm.jdbc.mapper.JdbcMapper;
    import org.apache.storm.jdbc.mapper.SimpleJdbcMapper;
    import org.apache.storm.kafka.*;
    import org.apache.storm.task.OutputCollector;
    import org.apache.storm.task.TopologyContext;
    import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
    import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
    import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
    import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
    import org.apache.storm.tuple.Fields;
    import org.apache.storm.tuple.Tuple;
    import org.apache.storm.tuple.Values;
    
    import java.util.Map;
    import java.util.UUID;
    
    public class KafkaTopology {
    
    
        /**
         * 源码:
         * public class RawMultiScheme implements MultiScheme {
         public RawMultiScheme() {
         }
    
         public Iterable<List<Object>> deserialize(ByteBuffer ser) {
         return Arrays.asList(Utils.tuple(new Object[]{Utils.toByteArray(ser)}));
         }
    
         public Fields getOutputFields() {
         return new Fields(new String[]{"bytes"});
         }
         }
         */
        public static class PrintBolt extends BaseRichBolt{
            private OutputCollector outputCollector;
    
    
            @Override
            public void prepare(Map map, TopologyContext topologyContext, OutputCollector outputCollector) {
                this.outputCollector=outputCollector;
            }
    
            @Override
            public void execute(Tuple tuple) {
                try {
                byte[] bytes=tuple.getBinaryByField("bytes");
                String input = new String(bytes);
                String[] logs = input.split("\t");
                String phone = logs[0];
                String tmp = logs[1];
                //经度
                Double longitude = Double.parseDouble(tmp.split(",")[0]);
                //纬度
                Double latitude = Double.parseDouble(tmp.split(",")[1]);
                //时间,需要计算当前N久的数据
                long timestamp = DateUtil.getInstance().getTime(logs[2]);
                System.out.println(phone+", "+longitude+","+latitude+", "+timestamp);
                //发射数据
                outputCollector.emit(new Values(timestamp,latitude,longitude));
                outputCollector.ack(tuple);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                    outputCollector.fail(tuple);
                }
            }
    
            @Override
            public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
                    outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("time","latitude","longitude"));
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
    
            //JDBC配置参数
            Map hikariConfigMap = Maps.newHashMap();
            hikariConfigMap.put("dataSourceClassName","com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlDataSource");
            hikariConfigMap.put("dataSource.url", "jdbc:mysql://localhost/storm");
            hikariConfigMap.put("dataSource.user","root");
            hikariConfigMap.put("dataSource.password","123456");
            ConnectionProvider connectionProvider;
            connectionProvider = new HikariCPConnectionProvider(hikariConfigMap);
            //表名
            String tableName = "location";
            JdbcMapper simpleJdbcMapper = new SimpleJdbcMapper(tableName, connectionProvider);
    
            JdbcInsertBolt userPersistanceBolt = new JdbcInsertBolt(connectionProvider, simpleJdbcMapper)
                    .withInsertQuery("insert into location values(?,?,?)")
                    .withQueryTimeoutSecs(30);
    
            //ZK地址
            BrokerHosts hosts = new ZkHosts("hadoop-senior.shinelon.com:2181");
            String topicName="storm_project";
            SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(hosts, topicName, "/" + topicName, UUID.randomUUID().toString());
    
            //设置消费数据时间,默认会从源头开始消费
            spoutConfig.startOffsetTime=kafka.api.OffsetRequest.LatestTime();
    
            KafkaSpout kafkaSpout = new KafkaSpout(spoutConfig);
    
            builder.setSpout("KafkaSpout",kafkaSpout);
            builder.setBolt("PrintBolt",new PrintBolt()).shuffleGrouping("KafkaSpout");
            builder.setBolt("JdbcInsertBolt",userPersistanceBolt).shuffleGrouping("PrintBolt");
    
            LocalCluster localCluster = new LocalCluster();
            localCluster.submitTopology("KafkaTopology",new Config(),builder.createTopology());
        }
    }
    

    5. 数据库的设计

    create database storm;
    
    use storm;
    
    create table location(
    time bigint,
    latitude double,
    longitude double
    )charset utf8;
    

    6. 集群的启动

    首先启动kafka(注意:需要启动ZK)。

    启动kafka:

    nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
    

    创建topic:

    bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop-senior.shinelon.com:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 -- 
        topic storm_project
    

    注意:topic名称和logstash中配置的必须一致。

    启动logstash:

    bin/logstash -f storm_pro.conf
    

    在启动kafka和logstash之后就可以启动 Strom,接着可以运行python数据模拟器,就会看到数据库中存入了计算结果:
    在这里插入图片描述

    三、数据可视化展示

    可视化结果如下图所示:
    在这里插入图片描述

    前端页面如下:

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
    <head>
    <meta charset="UTF-8"/>
    <title>高德地图</title>
        <link rel="stylesheet" href="http://cache.amap.com/lbs/static/main1119.css"/>
    </head>
    <body>
         <script src="js/echarts.min.js"></script>
        <script src="js/jquery.min.js"></script>
        <script src="http://webapi.amap.com/maps?v=1.4.9&amp;key=d16808eab90b7545923a1c2f4bb659ef"></script>
    <div id="container"></div>
    
    <script>
         var map = new AMap.Map("container", {
             resizeEnable: true,
             center: [116.418261, 39.921984],
             zoom: 11
         });
     
         var heatmap;
         var points =(function a(){  //<![CDATA[
         	var city=[];
        	$.ajax({
        		type:"POST",
        		url:"../get_map",
        		dataType:'json',
        		async:false,		//
        		success:function(result){
        			for(var i=0;i<result.length;i++){
        				//alert("调用了");
        				city.push({"lng":result[i].longitude,"lat":result[i].latitude,"count":result[i].count});
        			}
        			
        		}
        	})
        	return city;
        })();//]]>
        	 
        	 
        /**	 
        	 
        	 
        	 [
             {"lng":116.191031,"lat":39.988585,"count":1000},
             {"lng":116.389275,"lat":39.925818,"count":110},
             {"lng":116.287444,"lat":39.810742,"count":1200},
             {"lng":116.481707,"lat":39.940089,"count":130},
             {"lng":116.410588,"lat":39.880172,"count":140},
             {"lng":116.394816,"lat":39.91181,"count":15552},
             {"lng":116.416002,"lat":39.952917,"count":16}
            
             
         ];
        **/
        ;
         map.plugin(["AMap.Heatmap"],function() {      //加载热力图插件
             heatmap = new AMap.Heatmap(map,{
            	 raduis:50,
            	 opacity:[0,0.7]
             });    //在地图对象叠加热力图
             heatmap.setDataSet({data:points,max:100}); //设置热力图数据集
             //具体参数见接口文档
         }); 
         
    // var map = new AMap.Map('container', {
    //    pitch:75, // 地图俯仰角度,有效范围 0 度- 83 度
    //    viewMode:'3D' // 地图模式
    //});
    </script>
    
    </body>
    </html>
    

    SpringBoot DAO层代码如下:

    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.PreparedStatement;
    import java.sql.ResultSet;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    import com.shiyanlou.shinelon.movie.domain.CityTimes;
    import com.shiyanlou.shinelon.movie.utils.MysqlUtil;
    
    import cu.just.spark.domain.CourseClickCount;
    import cu.just.spark.domain.Location;
    import cu.just.spark.utils.HBaseUtils;
    import groovy.util.logging.Commons;
    
    /**
     * @author shinelon
     *
     */
    @Component
    public class LocationDao {
    	
    	 private static MysqlUtil mysqlUtil;
    
    	    public List<Location> map() throws Exception{
    	        List<Location> list = new ArrayList<Location>();
    	        Connection connection=null;
    	        PreparedStatement psmt=null;
    	        try {
    	            connection = MysqlUtil.getConnection();
    	            psmt = connection.prepareStatement("select longitude,latitude,count(*) from location where "
    	            		+ "time>unix_timestamp(date_sub(current_timestamp(),interval 10 minute))*1000 "
    	            		+ "group by longitude,latitude");
    	            ResultSet resultSet = psmt.executeQuery();
    	            while (resultSet.next()) {
    	            	Location location = new Location();
    	                location.setLongitude(resultSet.getDouble(1));
    	                location.setLatitude(resultSet.getDouble(2));
    	                location.setCount(resultSet.getInt(3));
    	                list.add(location);
    	            }
    	        }catch (Exception e){
    	            e.printStackTrace();
    	        }finally {
    	            MysqlUtil.release();
    	        }
    	        return list;
    	    }
    
    }
    

    实体类:

    
    public class Location {
    	private Integer count;
    	private double latitude;
    	private double longitude;
    	
    	public Integer getCount() {
    		return count;
    	}
    	public void setCount(Integer count) {
    		this.count = count;
    	}
    	public double getLatitude() {
    		return latitude;
    	}
    	public void setLatitude(double latitude) {
    		this.latitude = latitude;
    	}
    	public double getLongitude() {
    		return longitude;
    	}
    	public void setLongitude(double longitude) {
    		this.longitude = longitude;
    	}
    }
    

    工具类:

    package cu.just.spark.utils;
    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    import java.sql.PreparedStatement;
    import java.sql.ResultSet;
    
    public class MysqlUtil {
        private static final String DRIVER_NAME="jdbc:mysql://localhost:3306/movie?user=root&password=123456";
        private static Connection connection;
        private static PreparedStatement pstm;
        private static ResultSet resultSet;
    
        public static Connection getConnection(){
            try {
            	Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
                connection=DriverManager.getConnection(DRIVER_NAME);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
            return connection;
        }
        public static void release(){
            try {
            	if(resultSet!=null) {
            		resultSet.close();
            	}
                if (pstm != null) {
                    pstm.close();
                }
                if(connection!=null){
                    connection.close();
                }
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }finally {
                if(connection!=null){
                    connection=null;    //help GC
                }
            }
        }
    
    }
    
    

    Controller层:

    package cu.just.spark.controller;
    
    import java.util.List;
    
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
    import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;
    
    import cu.just.spark.dao.LocationDao;
    import cu.just.spark.domain.Location;
    
    @RestController
    public class MapController {
    	
    	@Autowired
    	public LocationDao locationDao;
    	
    	@RequestMapping("/storm")
    	public ModelAndView storm() {
    		return new ModelAndView("map");
    	}
    	
    	@RequestMapping("/get_map")
    	@ResponseBody
    	public List<Location> getMap() throws Exception{
    		return locationDao.map();
    	}
    
    }
    

    项目源码地址:源码

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  • 我们打开网页随便查看下南京市雨花台风景区,刷新下查看xhr发现又如下数据,每个xhr其对应的数据猜测如下:这是最新实时数据,时刻更新的这个是历史数据: 然后分析数据并抓取,如下是抓取数据的代码,其实很简单,...

    784fedd46a285114ad776987505f67bb.png

    这个数据原本我也想省事就搜一下,但是没搜到解决方法,倒是搜出来一个问问题的 https://bbs.csdn.net/topics/392092245

    0e9592e6907d68e64cf7fd05c5b1fe2e.png

    0eb46207645a06d4c1b795c807eab012.png

    38a6fc6d2d4bb78e7e898f29326e7b1f.png

    f648149647839147a4bb5bd8262bfb7b.png

    那么怎么解决这个问题呢?

    我们打开网页随便查看下南京市雨花台风景区,刷新下查看xhr发现又如下数据,每个xhr其对应的数据猜测如下:

    这是最新实时数据,时刻更新的

    ddf8b507e1ab726fd018bd883c5344ff.png

    这个是历史数据:

    98f19a321fcb3771148f490f7b51a8df.png

    然后分析数据并抓取,如下是抓取数据的代码,其实很简单,没有反爬。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Thu Mar 28 21:22:43 2019
    
    @author: 武状元
    """
    import requests
    import json
    import pandas as pd
    def get_TecentData():
        url='https://heat.qq.com/api/getHeatDataByDate.php?region_id=1287&date=2019-03-28&sub_domain='
        response=requests.post(url)
        datas=response.text
        dictdatas=json.loads(datas)#dumps是将dict转化成str格式,loads是将str转化成dict格式
    
        result1=pd.DataFrame.from_dict(dictdatas,orient='index').T
        result1.dropna()
        result1.to_csv('t1.txt',mode='a',index = False,header=None)
    
                
    if __name__ =='__main__':
        get_TecentData()
    

    我写的比较粗糙,也没有批量抓取和自动清洗数据,大家将就看看吧。其实抓取数据只是最简单的一步,主要问题还在在于分析思路,怎么将数据进行可视化,经纬度怎么解密等等。

    其实主要还是思路问题,那就是可以直接把以上坐标当成直角坐标系,而不是经纬度坐标系就可以了,如果这一点能相同,下面的就很简单了。可以曲线救国,先得知相对坐标,然后再得到精准坐标,下面以北京的欢乐谷数据作为一个例子吧:

    30952fd34ea49e55b5951d7f8beb67ca.png

    得到北京欢乐谷的数据,然后导入arcgis中发现和腾讯位置数据完美匹配:

    5f152932d04bdfb5ef124a6163b2e407.png
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  • 百度热力图实时路况图,
  • 实时分析和热力图

    千次阅读 2014-12-01 14:01:16
    实时分析 ...热力图 http://www.patrick-wied.at/static/heatmapjs/ http://clicky.com/blog/304/heatmaps 百度统计 http://yingxiao.baidu.com/support/topic/32.html 百度热力图 ...
    实时分析
    https://www.seevolution.com/pricing

    热力图
    http://www.patrick-wied.at/static/heatmapjs/

    http://clicky.com/blog/304/heatmaps

    百度统计
    http://yingxiao.baidu.com/support/topic/32.html

    百度热力图
    http://tongji.baidu.com/web/5473605/custom/pageclk/view?type=point&siteId=1942168&pageClkId=224650
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  • 需求描述:使用高德地图插件--热力图插件,实现监控数据直观化:地图上呈现人流量变化,以热力图的方式。服务器监控数据每3秒更新,浏览器需要每5秒请求一次获取最新数据并更新用户界面。代码实现: 定义了一个方法...

    需求描述:使用高德地图插件--热力图插件,实现监控数据直观化:地图上呈现人流量变化,以热力图的方式。服务器监控数据每3秒更新,浏览器需要每5秒请求一次获取最新数据并更新用户界面。

    代码实现: 定义了一个方法showHeatMap()用来ajax请求服务器监控数据,代码如下:

    showHeatMap();//页面加载时请求数据,渲染用户界面

    setInterval(showHeatMap,5000);//每隔5秒请求服务器获取最新数据

    function showHeatMap(){

    $.get({

    url:"/getdata",

    dataType:"json",

    success:function(data){

    console.log(data);

    var heatmap;

    //map为高德地图实例,AMap.Heatmap为高德地图热力图插件

    map.plugin(["AMap.Heatmap"], function () {

    heatmap = new AMap.Heatmap(map, {

    radius: 45, //给定半径

    opacity: [0, 0.9],

    gradient: {

    0.2: $.cookie("little") != undefined ? $.cookie("little") : '#4AA329',

    0.5: $.cookie("a_little") != undefined ? $.cookie("a_little") : '#1F7B67',

    0.7: $.cookie("many") != undefined ? $.cookie("many") : '#A63F00',

    0.95: $.cookie("plenty") != undefined ? $.cookie("plenty") : '#9D0019'

    }

    });

    });

    heatmap.setDataSet({

    data: data,

    min: 10

    });

    },

    error:function(xmlHttpRequest,err,catchError){

    console.log(xmlHttpRequest);

    console.log(err);

    console.log(catchError);

    }

    });

    }

    问题描述 网页打开,成功显示数据,但5秒后没有实时刷新,网页打开一段时间后,页面崩溃。

    第一次运行的结果:

    崩溃的结果:

    调试模式中,每隔5秒有成功打印出请求到的数据。请js大神提供一个开发思路吧,怎么实时刷新这个用户界面,不是刷新整个网页,是重新渲染地图上呈现的结果。高德地图的热力图插件是使用heatmap.js。

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空空如也

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实时热力图