火车站人流量数据分析系统

毕业设计说明书

火车站人流量数据分析系统设计

与实现

班级:学号:

姓名:

软件学院

学院:

软件工程（云计算与大数据分析方向）

专业:

指导教师:

2019年6月

火车站人流量数据分析系统设计与实现

摘要

由于对美好生活的向望，越来越多的人开始踏上前往异乡的旅程，外出求学的、打

工的等等，这种情况越来越普遍，于是随着人流量的增多，随之而来的就是火车站的人

流量的增多。各种交通工具的便捷，也增大了火车站的负荷，政府随之也制定了相应的

方案，选择限流或者按时间点来应对这庞大的人流量。尤其是在节假日或春节国庆这些

国家法定节假日。所以很有必要将所有的数据集中起来，对数据进行统一的分析，从而

提取出有效的信息。随着火车站人流量数据的增多以及大数据技术的迅速崛起，完全可

以实现用一个火车站人流量数据分析系统，对所有的火车站人流量数据进行分析，从中

获取有利的信息。为政府制定方针起到一个决定性的作用。

本设计通过python脚本模拟生成火车站人流量的相关数据，然后将生成的数据存

储到本地，再将数据上传到HDFS上,通过Spark从HDFS上读取数据，并用SparkSql

对数据进行切分和处理，然后将数据存储到MySql数据库当中，通过JSP读取Mysql数

据库，再通过Echarts可视化工具将数据直观的展示出来。本系统所实现的内容：可视

化界面，包括全国各地火车站人流量数量分布情况，换乘维度火车站人流量数量占比，

车次维度火车站人流量数量占比，月份维度火车站人流量数量占比，以及类型、站点、

高峰期等维度的所有数量占比。木文主要介绍了火车站人流量数据分析系统的的开发环

境及技术，根据现阶段火车站人流量数据进行了各项可行性分析，并介绍了每个模块的

实现方法以及逻辑，最后对整个设计做一个全面的总结。

关键词：火车站人流量，维度，数据分析，Spark,Echarts

DesignandImplementationofHumanTrafficDataAnalysisSystemin

RailwayStation

Abstract

Duetothehopeofabetterlife,moreandmorepeopleareembarkingonajourneytoa

foreignland,goingouttostudy,working,etc.Thissituationismoreandmorecommon,so

withtheincreaseofpeopleflow,Itistheincreaseintheflowofpeopleatthetrainstation.

Theconvenienceofvariousmodesoftransportationhasalsoincreasedtheloadontherailway

station.Thegovernmenthasalsodevelopedacorrespondingplantochooseacurrentlimitor

torespondtothishugeflowofpeoplebytime.Especiallyinnationalholidayssuchas

holidaysorChineseNewYear.Therefore,itisnecessarytocollectallthedataandanalyzethe

datainaunifiedmannertoextracteffectiveinformation.Withtheincreaseofihetrafficdata

oftherailwaystationandtherapidriseofbigdatatechnology,itispossibletouseatrain

stationtrafficdataanalysissystemtoanalyzethetrafficdataofallrailwaystationsandobtain

favorableinformation.Itplaysadecisiveroleinsettingtheguidelinesforthegovernment.

Thisdesignsimulatesthetrafficdataofrailwaystationthroughpythonscript,uploads

thedatatoHDFS,obtainsthedatafromHDFSthroughSpark,analyzesthedatawith

SparkSqLContent:thehomepageshowsthevisualinterface,includingthestreamofpeople

quantitydistributionthroughoutthecountrythetrainstation,changetothenumberof

dimensionsofrailwaystationtrafficaccountedfor,streamofpeoplequantityofrailway

station,trainsdimensionsdimensionsinrailwaystationtrafficquantityproportion,aswellas

thetype,site,suchaspeakallthequantityofdimension.Thispapermainlyintroducesthe

developmentenvironmentandtechnologyofthepassengerflowdataanalysissystemofthe

railwaystation.Accordingtothepassengerflowdataoftherailwaystationatthepresent

stage,ittrainriesoutvariousfeasibilityanalyses,andintroducestheimplementationmethod

andlogicofeachmodule.Finally,itmakesacomprehensivesummaryofthewholedesign.

Keywords:Trainstationtraffic,dimension,dataanalysis,Spark,Echarts

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目录

1弓I言1

1.1课题的背景1

1.2课题的意义1

1.3课题的现状及发展2

1.4本课题的主要工作2

2本课题技术支持4

2.1HDFS技术4

2.2Spark技术4

2.3SparkSQL技术4

2.4Mysql4

2.5Echarts4

3系统需求分析6

3.1经济可行性分析6

3.2业务需求分析6

3.3功能需求分析6

4系统设计6

4.1系统功能设计7

4.2系统方案选择7

4.2.1数据生成系统选择7

4.2.2数据存储模块7

4.2.3数据库的选择7

5系统页面及主要功能实现10

5.1全国各地火车站人流量数量分布情况10

5.2换乘维度火车站人流量数量占比页面11

5.3站点维度火车站人流量数量分布页面14

5.4月份以及时刻维度数量分布页面16

5.5车次维度数量分布页面18

第I页共H页

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6系统测试20

6.1测试的目的及意义20

6.2测试原则及方法20

6.2.1测试原则20

6.2.2测试方法20

6.3功能测试21

6.3.1数据分析功能测试21

6.3.2数据展示功能测试21

7结论22

7.1总结22

7.2展望22

参考文献24

致谢25

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1引言

1.1课题的背景

随着科技的发展，我们已经逐步迈入了大数据时代。大数据已经成为了一种战

略资源，各个国家都开始重视大数据技术的发展和对大数据的研究，纷纷加快大数

据产业的布局。信息技术与社会的融合导致数据迅猛增长。西方发达国家纷纷开始

出台国家层面的发展规划，而我国大数据产业还处于发展阶段，迫切需要加快大数

据研究的进程⑴

我国是世界人口第一大国，随着人口的增加以及越来越多的人们外出求学以及

打工，庞大的人口基数给我国的交通运输能力带来了巨大的压力，因为火车的方便

快捷性以及价格的优势，人们长途主要的出行方式都是依靠火车，所以这对我国火

车的运载能力提出了巨大的要求⑵。每年七月份的学生放假，九月份的开学以及春

运，短期内人口流动数量都超过千万甚至上亿，在客流量高峰期或者某些特殊时期,

为了保证运输的安全以及时效性，我们必须对庞大的客流量数据进行分析，分析其

形成原理，在此基础之上进行合理的调配资源，所以我们迫切需要一种可以统计和

分析客运人流量的数据分析系统⑶。

1.2课题的意义

目前火车是我国的第一大运力工具，而道路运输属于一种基础产业，其所占据

的经济规模是非常庞大的⑷。虽然我国近年来不停在加大铁路里程的建设和升级车

辆系统，但是我国的火车站人流量增长速度非常快速，火车站人流量数量的日益增

长，更成了一个让人头疼的难题。交通运输业的发展与经济的增长是相辅相成的，

如果可以大幅度提高现有火车运输能力，那么不仅人们的出行可以得到更好的保

障，国家经济的发展也可以拥有一定的提升⑹。对于火车站人流量上有很多需要提

取的信息，这些信息可以帮助政府改进铁路运输的方针，从所有的火车站人流量上

看，不同时间、不司车次、不同类型的乘车数据错综复杂。根据这一情况，利用现

有的大数据技术，可以对所有的火车站人流量情况进行科学的综合分析，寻找影响

所有火车站人流量的因素，以便对政府今后的方针以及工作提出指导性建议⑹。

因此，我们必须找到有关方法，分析客流量数据、对数据汇总、发现和描述数

据中的趋势、对客流量数据进行分类、对各个维度的数据进行统计C将其中的关系

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旦观的展示出来。

1.3课题的现状及发展

近年来，随着我国不断加大对于铁路基础设施的投资建设，我国目前的铁路

运营里程达到了世界第一，在建里程也达到了世界第一，我国的铁路基础设施建设

同时也是目前世界上发展最快，运行速度最快，使用技术最多的国家⑺。

本世纪初，我国铁路就建成了“八纵八横”的铁路网，这张网覆盖了我国大部

分的铁路干线，也承担了我国绝大多数的客运量。我国铁路从无到有，通过原始的

积累技术和不断地发展，整体水平都有了非常大的提高⑻，这也使得我国铁路的运

力不断地增强，逐步达到了发达国家的运力水平。

1964年10月，世界上的第一条高速铁路在日本建成，目前日本这条新干线己

经运营了超过50个年头，H本政府通过50多年不断对新干线的升级改进，目前已

经积累了大量的发展经验。而法国政府与1981年开始了第一条高铁的运营，并在

随后的数年内开发了海底隧道，进入21世纪后法国政府更是不断加大对高速铁路

的投资，目前法国铁路的周转量已经过亿，而法国铁路也开始成为了法国经济发展

的支柱⑼。

我国目前人口己经达到了14亿，并且还将继续增长下去，随着我国人口分布

不断城镇化和城市化，人口的地域分布越来越不均匀。而经济的增长使得人民收入

增加，交通费用支出逐渐上升，随着出行的增多，必然导致客运量和客运周转量的

增加，我国铁路系统未来面临的负担还将进一步增大，所以对于铁路运行时的客流

量数据进行分析就显得十分重要1期。

1.4本课题的主要工作

本课题的主要工作是设计与实现火车站人流量数据分析系统，对模拟生成的客

流量数据进行处理、存储和分析，通过查阅文献资料和相关课题的技术研究，明确

了要实现的功能。

铁道部有专门的项目组负责统计全年各地的车站客流量，以配合调控部门合理

的调配运营班次，然而随着客流量的增加，普通的统计方式已经不再适用，随着技

术的进步，逐渐出现了客流量监控系统“上本课题便是基于现阶段火车站客流量数

据日益增长的情况，对数据进行统计分析，发客流量进行研究，逐步统计全国各地

客流量分布情况以及不同时间段内的客流量变化,并对不同车次以及不同站点的数

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据进行分析，并将相关统计结果以图表的方式直观的展示出来，实现了数据的可视

化［⑵。

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2本课题技术支持

2.1HDFS技术

hadoop是一个庞大的生态圈，Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop

DistributedFileSystem),简称HDFS,HDFS是一个高容错性的分布式文件系统，

当一个文件被存储于HDFS中某个路径下时，HDFS会将该文件切分为不同的文件

块(默认128M)存放到不同的机器中，并且会将切分的数据进行复制存储以防止

文件丢失。此外它可以存储海量的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，因

而非常适合用于具有超大数据集的应用程序中。

2.2Spark技术

Spark是针对大规模数据处理而设计的计算引擎。它是一种快速、通用、可扩

展的大数据分析引擎，是基于内存计算的大数据并行计算框架。它提高了在大数据

环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark

部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark得到了众多大数据公司的支持，这些

公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera>M叩R、Pivotal>百度、阿里、腾

讯等。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿

里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐

算法;腾讯Spark集群达到8000台的规模,是当前已知的世界上最大的Spark集群。

2.3SparkSQL技术

SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象

叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。

2.4Mysql

Mysql是最流行的关系型数据库管理系统，在WEB应用方面Mysql是最好的

应用软件之一，它所使用的sql语言是访问数据库的最常用的标准化语言，很多中

小型网站都选择Mysql作为网站的数据库。

2.5Echarts

Echarts是一个图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大

部分浏览器，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。

ECharts3中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动

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端做了深度的优化。是目前较为火的一种图形可视化页面，其中包括了折线图、

柱状图、饼图、K线图，盒形图，地理数据可视化的地图、线图，关系数据可视化

的关系图、treemap、旭日图，多维数据可视化的平行坐标，还有用于BI的漏斗

图，仪表盘，支持图与图之间的混搭。

ECharts还提供了自定义系列，需要传入一个renderitem函数，就可以将数据

转换成任何你想要的图形，这些都还能和已有的交互组件结合使用。

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3系统需求分析

3.1经济可行性分析

随着我国城市化进程的加快，人口流动量也在不断的加快，交通拥堵问题已经

成为了目前人们出行面临的第一大问题，虽然我国的铁路建设有了大幅度的增长，

但是未来几年内铁路建设的量还远远无法与增长的人口总量相适应，所以目前不仅

要加快铁路基础设施的建设，也需要我们合理调配资源，进一步帮助铁路系统合理

的分流节流【⑶。通过对铁路系统整体的运行数据进行统计，可以进一步分析出全国

各地不同车站不同时间节点的客流量，从而可以有针对性地对火车班次进行修改，

将一些运力过剩地区的运营班次适当的调整到高压力地区，实现铁路资源的合理分

配।⑶。而一个合理有效的铁路列车运行方案正是目前中国铁路运输所面临的核心问

题之一。所以改变铁路运行方案，通过对各种数据的合理总结分析来适当的调配运

营班次，才能真正发挥铁路在全国客运系统中的作用〔⑸。

3.2业务需求分析

火车站人流量系统涉及到很多方面的问题，对于系统开发人员而言，大量的数

据如何进行采集，采集后的数据如何进行存储，哪些方面的数据需要关注，什么样

的数据需要进行分析，某些数据分析出来后要以什么样的方式进行展示都是需要思

考的问题。例如对于全国不同月份的人流量数据分析，哪几个月份的数据需要进行

额外的关注，对于不同类型车次的数据需要如何进行分析也都是需要关注的问题。

3.3功能需求分析

为了更加方便的对火车站人流量数据进行监控，系统应该提供以下功能模块：

（1）：对于全国各省数据进行分类汇总并展示。

（2）：对于全国换乘维度的数据进行统计。

（3）：对于不同月份，不同时间的人流量数据进行统计展示。

（4）：对于不同车站，不同类型车次的数据进行展示分析。

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4系统设计

4.1系统功能设计

系统设计是将系统需求转换成能用系统表示的过程。根据需求进行系统分析然

后对目标系统研究做出报告。在做健身房打卡数据分析系统的时候，首先做了整体

架构的设计，这是整个开发系统的重要基础。在调查健身房打卡数据情况的过程中

做了整体的规划。关于系统设计，起初是概要设计，其次是详细设计，然后选择自

己的开发工具以及相关技术等。系统总体框架如图4.1所示。

图4.1系统总体框架图

4.2系统方案选择

4.2.1数据生成系统选择

在数据生成模块，采用了python作为数据生成的语言，python语言具有简单高

效的特点，首先在python中给到各个维度的数据，对于某些大城市以及相关运营

高峰时段数据在给定时进行适当增加，将这些数据存储与数组中，再按照不同的维

度进行随机拼接，以此来模拟生成火车站人流量数据。

4.2.2数据存储模块

在数据存储模块,将python模拟生成的数据通过hadoop集群上传到HDFS分布式文件系

统中

4.2.3数据库的选择

本系统采用MySQL数据库。相比于ORACLE数据库，MySQL数据库对于个人是免费的,

其可以处理大约80%的业务需求，可以同时处理大量的用户发送的请求，处理高达百万的数据,

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命令执行速度快，对开发者来说，简单有效。

在数据库train_data中主要包含5张表，分别存储各个维度的表数据。具体描

述信息如下:表4.1(train_choice)为是否换乘维度数量分布情况表，表4.2(train_month)

为月份维度数量分布情况表，表4.3(train_slate)为站点维度数量分布情况表，表

4.4(train_city)为城市.维度数量分布情况表，表4.5(lrain_lype)为类型维度数量分布情

况表。

(1)换乘维度数量分布情况表

换乘维度数量分布表，具体信息见表4.1所示。

表4.1换乘维度数量分布情况表

字段类型是否可为空等注

choiceString否换乘

cityString否城市

valueInt否数量

(2)月份维度数量分布情况表

月份维度数量分布情况用于存储每年每个火车站人流量的数量分布，主要包括

以下字段，month：月份，city：城市，value：数量，具体信息见表4.2所示。

表4.2月份维度数量分布情况表

字段类型是否可为空备注

lllUlltllSding否月份

cityString否城市

valueInt否数量

(3)站点维度数量分布情况表

站点维度数量分布情况用于存储每个站点每个火车站人流量的数量分布，主要

包括以下字段，state：站点，city：城市，value：数量，具体信息见表4.3所示。

表4.3站点维度数最分布情况表

字段类型是否可为空备注

stateString否站点

cityString否城市

valueInt否数量

(4)城市维度数量分布情况表

城市维度数量分布情况用于存储每个城市每个火车站人流量的数量分布，主要

包括以下字段，city：城市，value：数量，具体信息见表4.4所示。

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表4.4城市维度数量分布情况表

字段类型是否可为空备注

cityString否城市

valueInt否数量

（5）类型维度数量分布情况表

类型维度数量分布情况用于存储每个类型每个火车站人流量的数量分布，主要

包括以下字段，type：类型，cily：城市，value：数量，具体信息见表4.5所示。

表4.5类型维度数量分布情况表

字段类型是否可为空备注

typeString否类型

cityString否城市

valueInt否数量

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5系统页面及主要功能实现

5.1全国各地火车站人流■数量分布情况

（1）实现目标

全国各地火车站人流量数量分布情况，主要展示的是全国各地的一个分布。如

图5.1全国各地火车站人流量数量页面图所示。

图5.1全国各地火车站人流量数量页面图

（2）实现代码

所属页面名：TrainCity.jsp

<divclass="content">

<divclass="nav">

<ul>

<li><ahref="./TrainCity.jsp",全国维度客流量数据分析</a>v/li>

<li><ahref="./TrainMonth.jsp">月份维度客流量数据分析</ax/li>

<li><ahref="./7>3行宣］忙/卬”>高峰期维度客流量数据分析</3></1>

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<Ii><ahref="./TrainChoice.jsp'>换乘维度客流量数据分析v/a>v/li>

<li><ahref="./TrainSerice.jsp">车次维度客流量数据分析v/a>v/li>

<li><ahref""./TrainTypes.jsp”>类型维度客流量数据分析

<lixahref="./TrainState.jsp”〉站点维度客流量数据分析v/a></li>

</ul>

</div>

<divclass="container”,

〈divclass="title"〉全国各地火车站人流量数量分布情况</div>

<divclass="show">

<divclass='chart-type'>地图</div>

<divid=nmainn></div>

</div>

</div>

</div>

5.2换乘维度火车站人流量数量占比页面

（1）实现目标

换乘维度火车站人流量数量占比分布页面用来产看是否换乘火车站人流量占

比。通过多维环形图可以更直观的看出换乘维度火车站人流量数量占比的分布情

况。如图5.2换乘维度火车站人流量数量分布页面图所示。

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多维环形图

广东■：＜集上海天津辽宁湖北厂四川浙江,黑龙江

陕西

图5.2换乘维度火车站人流量数量分布页面图

(2)实现代码

所属页面名：GctChoiceMap.java

protectedvoiddoGct(HttpScrvlctRcqucstrequest,HttpScrvlctRcsponsoresponse)

throwsServletException,lOException{

response.setContentType("text/html;charset=utf-8");

Stringdriver="com.mysql.jdbc.Driver";

Stringurl=

"jdbc:mysql://31:3306/train_data?useUnicode=true&characterEncoding=U

TF-8";

Stringuser="root";

Stringpassword="123456";

Connectionconn=null;

try(

Class.forName(driver);

conn=DriverManager.getConnection(url,user,password);

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}catch(SQLExccptionc){

System.err.println(e.getMessage());

}catch(ClassNotFoundExceptione){

System.err.println(e.getMessage());

)

Stringchoice_sql=Hselectchoice,a.citycity,(man_value/all_value)*

100valuefrom\r\nr+

"(selectchoice,city,valueman_valucfromtrain_choiccwherechoice

='是'orderbyvaluedesclimit10)a\r\n"+

"leftjoin\r\nn+

"(selectcity,sum(value)all_valuefromtrain_choicegroupbycity)

b\r\n"+

"ona.city=b.cily";

ResultSetset=null;

Statementstmt=null;

List<TrainChoice>common」ist=newArrayList<>();

try(

stmt=conn.createStatement();

set=slmt.executeQuery(choice_sql);

while(set.next()){

TrainChoicccommon=newTrainChoicc();

common.setChoice(set.getString(,'choiceu));

common.setCity(set.getString(ncity"));

common.setValue(set.getlnt("value"));

commonjist.add(common);

)

}catch(SQLExccptione){

e.printStackTrace();

)

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StringcommonStr=JSON.toJSONString(common_list);

System.err.println(commonStr);

PrintWriteroutAll=response.getWriter();

outAlLprint(commonStr);

outAll.flushO;

outAll.closeO;

)

@Ovcrridc

protectedvoiddoPost(HttpServletRequestrequest,HttpSenletResponse

response)throwsServletException,lOException{

//TODOAuto-generatedmethodstub

doGet(request,response);

)

}

5.3站点维度火车站人流量数量分布页面

(1)实现目标

站点维度火车站人流量数量分布页面通过堆积图展示。将各个站点火车站人流

量数量分布更直观的展示出来。如图5.3站点维度火车站人流量数量分布页面图。

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条形堆积图

■候生室出站,售票厅,进站

图5.3站点维度火车站人流量数量分布页面图

(2)实现代码

所属页面名：GelStateMap.java

Stringcommon_sql="selectstate,city,valuefromtrain_state\r\n"+

"wherecityin\r\n"+

"(广东北京？上海？山西浙江辽宁')\r\n”+

"orderbystate

ResultSetset=null;

Statementstint=null;

List<TrainState>commonjist=newArrayList<>();

stmt=conn.createStateinent();

set=stmt.executeQuery(common_sql);

whilc(set.ncxt()){

TrainStatecommon=newTrainState();

common.setState(set.getStiiiig(nstate"));

common.setCity(set.getString('city"));

common.setValue(set.getInt(nvalue"));

coinmon_list.add(common);

}

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}catch(SQLExceptione){

e.printStackTrace();

)

StringcommonStr=JSON.toJSONString(conunon_list);

Syslem.err.println(commonStr);

PrintWriteroutAll=response.getWriter();

outAll.print(commonStr);

outAll.flush();

outAll.close();

）

5.4月份以及时刻维度数量分布页面

（1）实现目标

月份以及站点维度数量分布页面主要展示了各个维度火车站人流量的数量。月

份维度的火车站人流量情况是根据折线面积图展示出来的，按照折线的幅度判断出

每个月份阶段的每个火车站人流量的火车站人流量数量占比，时刻维度是通过柱形

图展示出来，具体详情如图5.4月份维度火车站人流量数量分布图，图5.5时刻维

度火车站人流量数量分布图所示。

图5.4月份维度火车站人流量数量分布图

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图5.5时刻维度火车站人流量数量分布图

(2)实现代码

所属页面名：GctMonthMapjavaGetTimeM叩.java

publicclassGetMonthMapextendsHttpServlel{

@Override

protectedvoiddoGet(HttpServletRequestrequest,HttpServletResponseresponse)

throwsScrvlctExccption,lOExccption{

response.setContentType("text/html;charset=utf-8");

Stringcommon_sql="selectmonth,city,valuefromtrain_month\r\n"+

"wherecityin\r\n"+

广东北京？上海？山西？浙江？辽宁')\r\n”+

"orderbymonth\r\n"+

I'

ResultSetset=null;

Statementstmt=null;

List<TrainMoth>common_list=newArrayList<>();

try(

stmt=conn.createStatement();

set=stmt.executeQuery(common_sql);

while(set.next()){

TrainMothcommon=newTrainMoth();

common.setMonth(set.getInt(nmonth"));

第17页共25页

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common.setCity(set.getString('cityn));

common.setValue(set.getInt(',value,'));

common_list.add(common);

1

)catch(SQLExceptione){

e.printStackTraceO;

)

StringcommonStr-JSON.toJSONString(common_list);

System.crr.println(commonStr);

PrintWriteroutAll=response.getWriter();

outAlLprint(commonStr);

outAlLflushO;

outAlLclose();

)

5.5车次维度数・分布页面

(1)实现目标

车次维度数量分布页面展示了车次维度的各个火车站人流量的所有数量分布

情况，车次维度火车站人流量数量分布是通过柱形图展示的，详细情况如图5.6车

次维度数量分布情况图。

多维条形图

车次维度DK.G.K.T.Z

图5.6车次维度数量分布图

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(2)实现代码

所属页面名：GetServiceMap.java

publicclassGctScriccMapextendsHttpScrvlct{

@Override

protectedvoiddoGet(HttpServletRequestrequest,HttpServletResponseresponse)

throwsServletException,lOException{

response.setContcntTypc("tcxt/html;charsct=utf-8',);

Stringcommon_sql="selectserice,city,valuefromtrain_serice\r\n"

ResultSetset=null;

Statementstmt=null;

List<TrainSerice>common_list=newArrayList<>();

StringcommonStr=JSON.loJSONString(common」isl);

System.err.println(commonStr);

PrintWiiteroutAll-response.getWiiter();

outAll.print(commonStr);

}

第19页共25页

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6系统测试

6.1测试的目的及意义

系统测试是将已经继承好的软件系统，作为计算机系统的一个元素，与计算机

硬件、某些支持软件、数据和人员等其他系统元素结合在一起，在实际运行环境下,

对计算机系统进行一系列的集成测试和确认测试。

系统测试的目标是：通过与系统的需求规格说明进行比较，检查软件是否存在

与系统规格说明不符合或与之矛盾的地方，从而验证软件系统的功能和性能等满足

规格说明所制定的要求。

6.2测试原则及方法

6.2.1测试原则

测试用例要确定输入数据，要根据模块功能确定预期输出结果。然后再将真实

的输出结果与预期的输出结果相比较来判断程序是否能够运行成功。设计测试用例

包括有合理的输入数据，更要包含不合理、无效的输入数据。这样才会使测试结果

更加真实，更加准确。

6.2.2测试方法

（1）白盒测试：白盒测试又称结构测试、透明盒测试、逻辑驱动测试或基于

代码的测试。白盒测试是一种测试用例设计方法，盒子指的是被测试的软件，白盒

指的是盒子是可视的，你清楚盒子内部的东西以及里面是如何运作的。“白盒”法全

面了解程序内部逻辑结构、对所有逻辑路径进行测试。

（2）黑盒测试：黑盒测试是功能测试，它是通过测试来检测每个功能是否都

能正常使用。黑盒测试是根据软件的规格对软件进行的测试，这类测试不考虑软件

内部的运作原理，因此软件对用户来说就像一个黑盒子。

软件测试人员以用户的角度，通过各种输入和观察软件的各种输出结果来发现

软件存在的缺陷，而不关心程序具体如何实现的一种软件测试方法。

（3）压力测试：长时间，超大负荷的模拟运行系统，测试系统的性能，可靠

性和稳定。

（4）兼容性测试：指检查软件之间能否正确地进行交互和共享信息。测试软

件之间能否协作变得越来越重要.兼容性测试的目标是保证软件按照用户期望的方

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中北大学2019届毕业设计说明书

式进行交互。

6.3功能测试

6.3.1数据分析功能测试

数据分析测试，如表6.1数据分析功能测试表所示。

表6.1数据分析功能测试表

序操作预期效果实际效果功能是

号否实现

1数据模拟是否产生数据产生数据产生是

2数据分析是否成功获取数据报表获取数据报表是

3数据落地是否成功数据存入到Mysql数据数据存入到mysql数据是

库库

6.3.2数据展示功能测试

数据展示功能测试，如表6.2数据展示功能测试表所示。

表6.2数据展示功能测试表

序号操作预期效果实际效果实现是否通过

1可视化首页是否看到可视化首页可以看到可视化首页是

展示成功

2全国各地火车站看到全国各地火车站可以看到全国各地火是

人流量数量分布人流量数量分布车站人流量数量分布

3换乘维度火车站直观的看到是否换乘可以看到是否换乘生是

人流量数量分布火车站人流量数量分火车站人流量数量情

布情况况

4各月份以及站点直观的看到各月份以可以看到各月份以及是

维度情况占比及站点分布情况站点分布情况

5各车次维度情况直观的看到各车次的可以看到各车次分布是

占比分布情况情况

6各时刻维度数量直观的看到各时刻维可以看到各时刻维度是

分布情况度数量分布数量分布

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7结论

7.1总结

早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间

总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”

(1ZB=1O24TB)级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底,

中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、

云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实

时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。随着近儿年大数据的迅速发展，数

据己经成为了我们生活中必不可少的一部分，