SpringBoot基于Spark的共享单车数据管理系统（源码+LW）

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一.前言

基于Spark的共享单车数据存储系统拟采用java技术和Springboot 搭建系统框架，后台使用MySQL数据库进行信息管理，设计开发的共享单车数据存储系统。通过调研和分析，系统拥有管理员和用户两个角色，主要具备个人中心、用户管理、共享单车管理、系统管理等功能模块。将纸质管理有效实现为在线管理，极大提高工作效率。

二.技术环境

jdk版本：1.8 及以上
ide工具：Eclipse或者 IDEA
数据库: mysql5.7 （必须5.7）
编程语言: Java
大数据框架：Spark
java框架：SpringBoot
maven: 3.6.1
详细技术：HTML+CSS+JAVA+SpringBoot+MYSQL+VUE+MAVEN+Spark

三.功能设计

共享单车数据存储系统综合网络空间开发设计要求。目的是将传统管理方式转换为在网上管理，完成共享单车数据存储信息管理的方便快捷、安全性高、交易规范做了保障，目标明确。共享单车数据存储系统可以将功能划分为管理员功能和用户功能。
（1）管理员关键功能包含系统首页、个人中心、用户管理、共享单车管理、系统管理等等进行管理。管理员用例如下：

（2）用户关键功能包括系统首页、个人中心、共享单车管理等进行操作。用户用例如下：

系统总体功能结构图如下所示：

四.数据设计

开发一个系统也需要提前设计数据库。这里的数据库是相关数据的集合，存储在一起的这些数据也是按照一定的组织方式进行的。目前，数据库能够服务于多种应用程序，则是源于它存储方式最佳，具备数据冗余率低的优势。虽然数据库为程序提供信息存储服务，但它与程序之间也可以保持较高的独立性。总而言之，数据库经历了很长一段时间的发展，从最初的不为人知，到现在的人尽皆知，其相关技术也越发成熟，同时也拥有着坚实的理论基础。本系统主要实体属性图如下所示：

五.部分效果展示

5.1系统前台实现效果

用户进入主页面，主要功能包括对系统首页、个人中心、共享单车管理等进行操作。用户主界面如图所示：

5.2系统后台管理实现效果

管理员点击共享单车管理。进入共享单车页面输入PP和area进行查询、导入、上传模板、下载模板、导出、新增或删除共享单车列表，并根据需要对共享单车详细信息进行详情、修改或删除操作。如图所示：

管理员点击右上角色的看板，可以查看到系统简介、共享单车总数、PP统计、PP占比、month统计、week统计、arra占比、共享单车等等实时的分析图进行可视化管理；如图所示：

六.部分功能代码

//导出Excel@RequestMapping("/importExcel")publicRimportExcel(@RequestParam("file")MultipartFile file){try{//获取输入流InputStream inputStream = file.getInputStream();//创建读取工作簿Workbook workbook =WorkbookFactory.create(inputStream);//获取工作表Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);//获取总行int rows=sheet.getPhysicalNumberOfRows();if(rows>1){//获取单元格for(int i =1; i < rows; i++){Row row = sheet.getRow(i);GongxiangdancheEntity gongxiangdancheEntity =newGongxiangdancheEntity();
                    gongxiangdancheEntity.setId(newDate().getTime()+newDouble(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());String bid =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(0));
                    gongxiangdancheEntity.setBid(bid);String account =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(1));
                    gongxiangdancheEntity.setAccount(account);String pp =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(2));
                    gongxiangdancheEntity.setPp(pp);String month =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(3));
                    gongxiangdancheEntity.setMonth(month);String orderid =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(4));
                    gongxiangdancheEntity.setOrderid(orderid);String area =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(5));
                    gongxiangdancheEntity.setArea(area);String price =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(6));
                    gongxiangdancheEntity.setPrice(price);String ridetime =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(7));
                    gongxiangdancheEntity.setRidetime(Integer.parseInt(ridetime));String starttime =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(8));
                    gongxiangdancheEntity.setStarttime(starttime);String userid =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(9));
                    gongxiangdancheEntity.setUserid(userid);String week =CommonUtil.getCellValue(row.getCell(10));
                    gongxiangdancheEntity.setWeek(week);//想数据库中添加新对象
                    gongxiangdancheService.insert(gongxiangdancheEntity);//方法}}
            inputStream.close();}catch(InvalidFormatException e){
            e.printStackTrace();}catch(IOException e){
            e.printStackTrace();}returnR.ok("导入成功");}/**
     * （按值统计）
     */@RequestMapping("/value/{xColumnName}/{yColumnName}")publicRvalue(@PathVariable("yColumnName")String yColumnName,@PathVariable("xColumnName")String xColumnName,HttpServletRequest request){Map<String,Object> params =newHashMap<String,Object>();
        params.put("xColumn", xColumnName);
        params.put("yColumn", yColumnName);EntityWrapper<GongxiangdancheEntity> ew =newEntityWrapper<GongxiangdancheEntity>();List<Map<String,Object>> result = gongxiangdancheService.selectValue(params, ew);SimpleDateFormat sdf =newSimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");for(Map<String,Object> m : result){for(String k : m.keySet()){if(m.get(k)instanceofDate){
                    m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k)));}}}List<Map<String,Object>> result2 =newArrayList<Map<String,Object>>();for(Map<String,Object> m : result){List<Tuple2<String,Object>> data =newArrayList<>();for(String s : m.keySet()){
                data.add(newTuple2<>(s, m.get(s)));}JavaPairRDD<String,Object> originRDD = javaSparkContext.parallelizePairs(data);
            result2.add(originRDD.collectAsMap());}returnR.ok().put("data", result2);}

最后

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