构建南京城市数据中台的技术实践

张工（数据工程师）和李经理（项目负责人）正在讨论南京城市数据中台的建设方案。

李经理：张工，我们计划在南京建立一个数据中台，你觉得从哪里开始？

张工：首先需要明确目标。南京作为智慧城市试点城市，我们需要整合各类数据资源，比如交通、环境监测等，为政府决策提供支持。

李经理：明白了。那数据接入部分怎么处理呢？

张工：可以使用Python编写脚本采集数据。例如，下面这段代码可以从API获取实时公交数据：

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)

李经理：很棒！接下来是数据存储吧？

张工：对，我们可以用Hadoop HDFS来存储海量数据。这里有一个简单的HDFS文件上传命令：

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

李经理：那么数据分析部分呢？

张工：可以利用Spark进行大规模计算。比如，计算某区域内的平均空气质量指数：

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

李经理：听起来很实用。最后一步是如何可视化展示这些数据？

张工：推荐使用Dash框架。以下是一个简单的仪表板代码片段：

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)

李经理：非常感谢你的详细说明，张工！这为我们提供了清晰的方向。

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