流程：
1.Python爬虫采集物流数据等存入mysql和.csv文件；
2.使用pandas+numpy或者MapReduce对上面的数据集进行数据清洗生成最终上传到hdfs；
3.使用hive数据仓库完成建库建表导入.csv数据集；
4.使用hive之hive_sql进行离线计算，使用spark之scala进行实时计算；
5.将计算指标使用sqoop工具导入mysql；
6.使用Flask+echarts进行可视化大屏实现、数据查询表格实现、含预测算法；

核心算法代码分享如下：

package com.car.process

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

object Table01 {

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


    // 创建spark入口   读取hive的元数据  查询hive中ods层的表
    val hiveSession: SparkSession = SparkSession.builder()
      .appName("table01")
      .master("local")
      .config("spark.hadoop.hive.metastore.uris", "thrift://bigdata:9083")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate();


    /**
     * insert overwrite table tables01
     * select province,count(1) num
     * from  ods_comments
     * group by province
     */

    // 网友分布中国地图
    val dataFrame: DataFrame = hiveSession.sql(
      """
        |select from_province,count(1) num
        |from  hive_chinawutong.ods_chinawutong
        |group by from_province
        |""".stripMargin)


    dataFrame.show()


    // 写入到mysql中
    dataFrame
      .write
      .format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://bigdata:3306/hive_chinawutong?useSSL=false")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123456")
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .option("dbtable", "table01")
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .save()

  }

}